大数据安全与共享：挑战与解决方案

"该资源是一份关于大数据的安全、融合、共享与运用的研究报告，由百度安全技术总监冯景辉撰写。报告涵盖了大数据安全的多个方面，包括狭义和广义的数据安全、数据泄漏的原因和防护措施、数据流通的各个环节、数据共享与脱敏的挑战，以及信息分级和匿名化策略等重要议题。报告通过实际案例强调了数据安全的重要性，并提供了相应的解决方案和最佳实践。" 详细说明: 1. **大数据安全**：大数据安全不仅涉及狭义的数据保护，防止数据泄露，还涵盖广义的数据全生命周期管理，确保数据在产生、传输、持久化、分析、流通和销毁等环节中的安全性。报告指出，数据泄漏往往源于弱密码、数据库公网访问、源码泄漏和ShadowIT等风险，提出了强化核心数据库防护、规范服务器部署、加强认证鉴权等对策。 2. **数据泄漏**：数据泄漏是一个严重问题，报告列举了弱密码导致的拖库事件，强调了保护敏感信息的重要性。报告建议将PII信息（个人身份标识数据）在分析环节直接删除，并采用服务形式而非直接访问数据库来处理敏感信息。 3. **数据流通环节**：数据在产生、传输、持久化、分析等过程中需确保安全。每个环节都可能成为攻击者的目标，因此需要有针对每个环节的安全策略，如加密传输、安全存储和控制访问权限。 4. **数据共享与脱敏**：数据共享时必须考虑隐私保护，简单的PII信息删除可能不足以防止用户身份被识别。报告引用Netflix案例说明，即使匿名化处理，也可能通过关联其他公开信息重新识别个人。因此，有效的数据脱敏策略至关重要。 5. **信息分级**：报告提出信息应分为三类：PII、PI（私人数据）和Sensitive Attributes（敏感属性）。不同的信息级别需要采取不同的处理方式，如直接删除PII，保留但匿名化处理其他两类数据。 6. **匿名化策略**：匿名化是保护隐私的重要手段，但并非绝对安全。报告提到，即使匿名化后的数据，如性别、年龄、购买偏好等，也可能通过关联分析恢复个人身份。因此，匿名化策略需要结合其他隐私保护技术共同实施。 这份研究报告提供了全面的大数据安全视角，对于理解大数据环境下的安全挑战和制定相应策略具有重要指导意义。