数据泄露检测与预防策略：ICDAM 2020论文综述

本文是一篇关于数据泄露检测与预防的研究论文，发表于2020年的国际数据分析与管理会议（ICDAM）。随着企业日益依赖云计算，业务流程的复杂性导致数据在不同层级和代理之间频繁流动，这增加了敏感信息被意外或恶意泄露的风险。研究的焦点在于建立有效的数据安全防护机制，特别是针对数据泄露源头的检测。 文章强调了"假对象"（Fake Object）的概念在数据泄露检测中的应用。假对象是为了模拟真实的用户行为，以便在数据库中创建虚假的数据样本。这些对象用于提高检测模型的准确性，因为它们可以用来计算每个用户的“有罪概率”，即他们泄露数据的可能性。通过这种方式，模型能够识别出那些嫌疑较大的用户，即有较高概率泄露文件的用户。 论文提出了一种基于最小重叠（Minimum Overlap）的分配策略，该策略旨在设计一个文档分配方案，使得不同客户记录集之间的文件覆盖最少。这样做的目的是减少误报和漏报，提高检测系统的效率，以便能有效地锁定数据泄露事件的真正源头。这种策略考虑到了实际操作中的复杂性，力求在保护隐私的同时，降低对正常业务活动的影响。 此外，文中还讨论了数据泄露对策的拨款模型，即如何合理分配资源来实施和维护数据泄露防范措施，确保其成本效益。在云环境下，这尤为重要，因为云服务提供商通常需要同时处理众多用户的数据，而一个有效的数据泄露预防系统是确保数据安全的关键。 这篇论文为数据泄露检测和预防提供了一种创新的方法论，结合了统计学原理、数据库技术和云环境的特点，旨在帮助企业建立更强大的数据保护防线，防止敏感信息的非法流出。对于IT专业人士和数据安全管理实践者来说，这篇研究提供了有价值的洞察和实用工具。