日志匿名化新法：隐私保护与存储效益

本文档《Anonymization of System Logs for Privacy and Storage Benefits》发表于2017年6月，主要探讨了在保护隐私的同时，如何有效地对系统日志进行匿名化处理，以便于数据共享。日志隐私是信息安全领域的重要议题，特别是在大数据时代，系统日志记录了丰富的操作和事件信息，可能包含敏感个人数据，如用户ID、IP地址等。因此，确保这些信息在满足业务需求的同时不侵犯用户隐私显得尤为重要。 该研究提出了一种创新的日志匿名化方法，旨在通过消除或替换成非识别性数据，使得原始日志中的敏感信息得到隐藏，但仍能保留有价值的数据统计和分析功能。这涉及到数据脱敏（data anonymization）技术，可能包括数据加密、哈希函数、扰动方法（如差分隐私）等策略，以降低被重新关联到特定个体的风险。 作者Siavash Ghiasvand来自德国德累斯顿工业大学的信息服务和高性能计算中心，他的电子邮件地址为siavash.ghiasvand@tu-dresden.de，他专注于信息安全和高性能计算的研究。另一作者Florina M. Ciorba则来自瑞士巴塞尔大学的数学与计算机科学系，她在这个领域有着丰富的出版记录，电子邮件地址为florina.ciorba@uni。 论文强调了匿名化过程对存储效率的积极影响，通过减小因隐私保护而产生的数据量，可以节省存储空间，同时符合日益增长的数据管理需求。此外，文中还可能讨论了匿名化方法的实施细节、其对系统性能的影响以及如何平衡隐私保护和数据分析的可行性。 如果用户希望进一步讨论这篇论文，他们可以在ResearchGate网站上找到相关的讨论和作者正在进行的其他相关项目，如优化OpenMP循环调度和SPH-EXA项目，这两个项目都聚焦于提高并行计算的效率。 这篇论文作为一项重要的技术贡献，为IT行业的数据管理和隐私保护提供了一个实用且具有理论基础的解决方案，对于企业、研究人员和政策制定者来说，都是理解和应对日志隐私问题的关键参考资料。