數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)技術(shù)研究

劉明輝，張 瑋，陳 湉，王 然（中國信息通信研究院，北京100191）

0 引言

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代來臨，數(shù)據(jù)價(jià)值急劇攀升，促使數(shù)據(jù)安全與國家安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行安全、社會公共安全、個(gè)人合法權(quán)益之間的關(guān)聯(lián)日趨緊密。同時(shí)，數(shù)據(jù)面臨的安全威脅日益嚴(yán)重，重大數(shù)據(jù)安全事件頻發(fā)。數(shù)據(jù)泄露和隱私問題已經(jīng)成為制約數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵因素，建立數(shù)據(jù)安全保障體系成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康、穩(wěn)定發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。本文從分析數(shù)據(jù)安全面臨的威脅和挑戰(zhàn)入手，研究數(shù)據(jù)安全需求和解決數(shù)據(jù)安全問題的關(guān)鍵技術(shù)，分析現(xiàn)有安全技術(shù)存在的問題，提出數(shù)據(jù)安全技術(shù)的研究方向和研究建議。

1 數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)面臨的威脅與挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)的體量大、種類多等特點(diǎn)，使得大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全出現(xiàn)了有別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)安全的新威脅［1］。同時(shí)，數(shù)據(jù)采集、處理、分析的方式、工具和能力對傳統(tǒng)個(gè)人隱私保護(hù)框架和技術(shù)能力亦帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

1.1 數(shù)據(jù)泄漏問題日趨嚴(yán)重

大數(shù)據(jù)因其蘊(yùn)藏的巨大價(jià)值和集中化的存儲管理模式，成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的重點(diǎn)目標(biāo)，針對大數(shù)據(jù)的勒索攻擊和數(shù)據(jù)泄露問題日趨嚴(yán)重，重大數(shù)據(jù)安全事件頻發(fā)。金雅拓（Gemalto）《2018年數(shù)據(jù)泄露水平指數(shù)（Breach Level Index）》調(diào)查報(bào)告顯示：僅2018年上半年，全球就發(fā)生了944起數(shù)據(jù)泄露事件，共計(jì)導(dǎo)致45億條數(shù)據(jù)泄露［2］；從2013年到2018年全球數(shù)據(jù)泄露的數(shù)目呈現(xiàn)逐年上漲的趨勢。

1.2 數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)成為影響決策分析的新風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)

在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)體量大、種類多、來源復(fù)雜的特點(diǎn)為數(shù)據(jù)的真實(shí)性和完整性校驗(yàn)帶來困難，目前，尚無嚴(yán)格的數(shù)據(jù)真實(shí)性、可信度鑒別和監(jiān)測手段，無法識別并剔除虛假甚至惡意的數(shù)據(jù)。若黑客利用網(wǎng)絡(luò)攻擊向數(shù)據(jù)采集端注入臟數(shù)據(jù)，會破壞數(shù)據(jù)真實(shí)性，故意將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果引向預(yù)設(shè)的方向，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)操縱分析結(jié)果的攻擊目的。

1.3 數(shù)據(jù)處理過程中的機(jī)密性保障問題逐漸顯現(xiàn)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，越來越多的企業(yè)或組織需要參與產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，以數(shù)據(jù)流動與合作為基礎(chǔ)進(jìn)行生產(chǎn)活動。企業(yè)或組織在開展數(shù)據(jù)合作和共享的應(yīng)用場景中，數(shù)據(jù)將突破組織和系統(tǒng)的邊界進(jìn)行流轉(zhuǎn)，產(chǎn)生跨系統(tǒng)的訪問或多方數(shù)據(jù)匯聚進(jìn)行聯(lián)合運(yùn)算。保證個(gè)人信息、商業(yè)機(jī)密或獨(dú)有數(shù)據(jù)資源在合作過程中的機(jī)密性，是企業(yè)或組織參與數(shù)據(jù)共享合作的前提，也是數(shù)據(jù)有序流動必須要解決的問題。

1.4 數(shù)據(jù)流動路徑復(fù)雜化導(dǎo)致追蹤溯源變得異常困難

大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系龐雜，頻繁的數(shù)據(jù)共享和交換促使數(shù)據(jù)流動路徑變得交錯(cuò)復(fù)雜，數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到銷毀不再是單向、單路徑的簡單流動模式，也不再僅限于組織內(nèi)部流轉(zhuǎn)，而會從一個(gè)數(shù)據(jù)控制者流向另一個(gè)控制者。在此過程中，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下跨越數(shù)據(jù)控制者或安全域的全路徑數(shù)據(jù)追蹤溯源變得更加困難，特別是數(shù)據(jù)溯源中數(shù)據(jù)標(biāo)記的可信性、數(shù)據(jù)標(biāo)記與數(shù)據(jù)內(nèi)容之間捆綁的安全性等問題更加突出。2018年3月的“劍橋分析”事件中，F(xiàn)acebook即是因?yàn)閷Φ谌绞褂脭?shù)據(jù)缺乏有效的管理和追責(zé)機(jī)制，最終導(dǎo)致8 700萬名用戶資料被濫用，造成股價(jià)暴跌、信譽(yù)度下降等嚴(yán)重后果。

1.5 傳統(tǒng)隱私保護(hù)技術(shù)因大數(shù)據(jù)超強(qiáng)的分析能力面臨失效的可能

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，企業(yè)對多來源多類型數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析和深度挖掘，可以復(fù)原匿名化數(shù)據(jù)，進(jìn)而能夠識別特定個(gè)人或獲取其有價(jià)值的個(gè)人信息［3］。在傳統(tǒng)的隱私保護(hù)中，數(shù)據(jù)控制者針對單個(gè)數(shù)據(jù)集孤立地選擇隱私保護(hù)技術(shù)和參數(shù)來保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)，特別是利用去標(biāo)識、掩碼等技術(shù)的做法，無法應(yīng)對上述大數(shù)據(jù)場景下多源數(shù)據(jù)分析挖掘引發(fā)的隱私泄露問題。

1.6 傳統(tǒng)隱私保護(hù)技術(shù)難以適應(yīng)大數(shù)據(jù)的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

在大數(shù)據(jù)技術(shù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)動態(tài)變化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)居多的特性，對于占數(shù)據(jù)總量80%以上的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通常采用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）存儲技術(shù)完成對大數(shù)據(jù)的抓取、管理和處理。而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫目前尚無嚴(yán)格的訪問控制機(jī)制及相對完善的隱私保護(hù)工具，現(xiàn)有的隱私保護(hù)技術(shù)，如脫敏、匿名化技術(shù)［4］等，多適用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

2 數(shù)據(jù)安全技術(shù)

2.1 數(shù)據(jù)安全技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

目前，數(shù)據(jù)安全的防護(hù)一般是從數(shù)據(jù)生命周期防護(hù)的視角出發(fā)，設(shè)置分級分類的動態(tài)防護(hù)策略，降低已知風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)考慮減少對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流動的干擾與傷害。

2.1.1 建立覆蓋全生命周期的防御體系是數(shù)據(jù)安全防護(hù)的首要模式

隨著大數(shù)據(jù)云計(jì)算技術(shù)的普及，業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合共享成為趨勢，數(shù)據(jù)流動性已經(jīng)成為數(shù)據(jù)的基本特征，也引發(fā)了數(shù)據(jù)安全體系建設(shè)的變化［5］。從數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)的角度看，數(shù)據(jù)從采集、傳輸?shù)綉?yīng)用、共享直至銷毀的全生命周期的各個(gè)環(huán)節(jié)均面臨安全風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)據(jù)安全防御體系必須貫穿生命周期的始終。在數(shù)據(jù)采集傳輸?shù)陌踩雷o(hù)環(huán)節(jié)，主要通過采集白名單、數(shù)據(jù)源操作權(quán)限管理、事前敏感字段標(biāo)注、安全級別設(shè)置、靜態(tài)脫敏、傳輸加密等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)采集數(shù)據(jù)源、采集流程以及傳輸通道的安全防護(hù)；在數(shù)據(jù)存儲處理環(huán)節(jié)，主要通過透明加密、數(shù)據(jù)完整性檢驗(yàn)提高數(shù)據(jù)存儲安全性，通過細(xì)粒度的權(quán)限管控、動態(tài)脫敏等技術(shù)保障數(shù)據(jù)應(yīng)用的安全；在數(shù)據(jù)共享環(huán)節(jié)，針對數(shù)據(jù)流接口的方式，采用接口操作權(quán)限管理、流量管控、接口認(rèn)證等方式保障接口的安全，針對文件共享的方式，通過數(shù)字水印等方式，實(shí)現(xiàn)共享數(shù)據(jù)泄露后的追蹤（見圖1）。

2.1.2 敏感數(shù)據(jù)識別和標(biāo)注技術(shù)作為數(shù)據(jù)安全監(jiān)控的必要技術(shù)條件逐步實(shí)現(xiàn)自動化

圖1 數(shù)據(jù)全生命周期安全防護(hù)架構(gòu)圖

在敏感數(shù)據(jù)的監(jiān)控方案中，基礎(chǔ)部分就是從海量的數(shù)據(jù)中挑選出敏感數(shù)據(jù)，完成對敏感數(shù)據(jù)的識別，進(jìn)而建立系統(tǒng)的總體數(shù)據(jù)視圖，并采取分類分級的安全防護(hù)策略保護(hù)數(shù)據(jù)安全。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)識別方法采用關(guān)鍵字、字典和正則表達(dá)式匹配等方式，通常結(jié)合模式匹配算法，該方法簡單實(shí)用，但人工參與相對較多，自動化程度較低，隨著人工智能識別技術(shù)的引入，通過機(jī)器學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)大量文檔的聚類分析，自動生成分類規(guī)則庫，內(nèi)容自動化識別程度正逐步提高。

2.1.3 數(shù)據(jù)防泄露技術(shù)發(fā)展相對成熟并向智能化演進(jìn)

DLP是指通過一定的技術(shù)手段，防止用戶的指定數(shù)據(jù)或信息資產(chǎn)以違反安全策略規(guī)定的形式流出企業(yè)的一類數(shù)據(jù)安全防護(hù)手段。針對數(shù)據(jù)泄露的主要途徑，DLP采用的主要技術(shù)如下：針對使用泄露和存儲泄露，通常采用身份認(rèn)證管理、進(jìn)程監(jiān)控、日志分析和安全審計(jì)等技術(shù)手段，觀察和記錄操作員對計(jì)算機(jī)、文件、軟件和數(shù)據(jù)的操作情況，發(fā)現(xiàn)、識別、監(jiān)控計(jì)算機(jī)中的敏感數(shù)據(jù)的使用和流動，對敏感數(shù)據(jù)的違規(guī)使用進(jìn)行警告、阻斷等。針對傳輸泄露，通常采取敏感數(shù)據(jù)動態(tài)識別、動態(tài)加密、訪問阻斷和數(shù)據(jù)庫防火墻等技術(shù)，監(jiān)控服務(wù)器、終端以及網(wǎng)絡(luò)中動態(tài)傳輸?shù)拿舾袛?shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)和阻止敏感數(shù)據(jù)通過聊天工具、網(wǎng)盤、微博、FTP、論壇等方式泄露出去。目前的DLP，普遍引入了自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、聚類分類等新技術(shù)，將數(shù)據(jù)管理的顆粒度進(jìn)行了細(xì)化，對敏感數(shù)據(jù)和安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行智能識別。“智能安全”將會成為DLP技術(shù)發(fā)展的趨勢，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展與演進(jìn)將推動數(shù)據(jù)泄露防護(hù)的智能化發(fā)展，DLP將實(shí)現(xiàn)用戶行為分析與數(shù)據(jù)內(nèi)容的智能識別，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能化分層、分級保護(hù)，并提供終端、網(wǎng)絡(luò)、云端協(xié)同一體的敏感數(shù)據(jù)動態(tài)集中管控體系。

2.1.4 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫安全防護(hù)技術(shù)基本成熟，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫安全防護(hù)亟需加強(qiáng)

結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)安全技術(shù)主要是指數(shù)據(jù)庫安全防護(hù)技術(shù)，可以分為事前評估加固、事中安全管控和事后分析追責(zé)3類，其中評估主要采用數(shù)據(jù)庫漏洞掃描技術(shù)，安全管控主要采用數(shù)據(jù)庫防火墻、數(shù)據(jù)加密、脫敏技術(shù)，事后分析追責(zé)主要采用數(shù)據(jù)庫審計(jì)技術(shù)。目前數(shù)據(jù)庫安全防護(hù)技術(shù)發(fā)展逐步成熟。而在針對云環(huán)境和大數(shù)據(jù)環(huán)境的安全方面，針對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫的防護(hù)方案已經(jīng)由一些技術(shù)領(lǐng)先的廠商提出，但技術(shù)成熟度較低。

2.1.5 密文計(jì)算技術(shù)因多源數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)密性需求成為研究熱點(diǎn)

隨著多源數(shù)據(jù)計(jì)算場景的增多，在保證數(shù)據(jù)機(jī)密性的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的流通和合作應(yīng)用一直是困擾產(chǎn)業(yè)界的難題，同態(tài)加密和安全多方計(jì)算等密文計(jì)算方法為解決這個(gè)難題提供了一種有效的解決思路［6］。

同態(tài)加密提供了一種對加密數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的功能，對經(jīng)過同態(tài)加密的數(shù)據(jù)處理得到一個(gè)輸出，將這一輸出進(jìn)行解密，其結(jié)果與同一方法處理未加密的原始數(shù)據(jù)得到的輸出結(jié)果一致。也就是說，其他人可以對加密數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，但是處理過程不會泄露任何原始內(nèi)容。同時(shí)，擁有密鑰的用戶對處理過的數(shù)據(jù)進(jìn)行解密后，得到的正好是處理后的結(jié)果。因?yàn)檫@一良好特性，同態(tài)加密特別適合在大數(shù)據(jù)環(huán)境中應(yīng)用，既能滿足數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求，又能保護(hù)用戶隱私不被泄露，是一種理想的解決方案。2009年，Gentry提出了第1個(gè)全同態(tài)加密體制使得該方面的研究取得突破性進(jìn)展，隨后許多密碼學(xué)家在全同態(tài)加密方案研究的基礎(chǔ)上做出了有意義的工作，促進(jìn)了全同態(tài)加密向?qū)嵱没陌l(fā)展［7-8］，但是目前同態(tài)加密算法的計(jì)算開銷過高，尚未應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)中。

安全多方計(jì)算（SMPC——Secure Multi-Party Computation）解決了一組互不信任的參與方之間保護(hù)隱私的協(xié)同計(jì)算問題，SMPC要確保輸入的獨(dú)立性，計(jì)算的正確性，同時(shí)不泄露各輸入值給參與計(jì)算的其他成員。安全多方計(jì)算的這一特點(diǎn)，對于大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)機(jī)密性保護(hù)有獨(dú)特的優(yōu)勢。通用的安全多方計(jì)算協(xié)議雖然可以解決一般性的安全多方計(jì)算問題，但是計(jì)算效率很低，盡管近年來研究者努力進(jìn)行實(shí)用化技術(shù)的研究，并取得一些成果，但是離真正的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用還有一段距離。

2.1.6 數(shù)字水印和數(shù)據(jù)溯源技術(shù)尚不滿足實(shí)際需求

以上的數(shù)據(jù)識別、密文計(jì)算、安全監(jiān)控和防護(hù)是“事前”和“事中”的安全保障技術(shù)，隨著數(shù)據(jù)泄露事件的頻繁發(fā)生，“事后”追蹤和溯源技術(shù)變得越來越重要。安全事件發(fā)生后泄露源頭的追查和責(zé)任的判定是及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題、查缺補(bǔ)漏的關(guān)鍵，同時(shí)對安全管理制度的執(zhí)行也會起到一定的威懾作用。目前常用的追蹤溯源技術(shù)包括數(shù)字水印和數(shù)據(jù)溯源技術(shù)。

數(shù)字水印技術(shù)是為了保持對分發(fā)后的數(shù)據(jù)流向追蹤［9］，在數(shù)據(jù)泄露行為發(fā)生后，對造成數(shù)據(jù)泄露的源頭可進(jìn)行回溯。對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在分發(fā)數(shù)據(jù)中摻雜不影響運(yùn)算結(jié)果的數(shù)據(jù)，采用增加偽行、增加偽列等方法，拿到泄密數(shù)據(jù)的樣本，可追溯數(shù)據(jù)泄露源。對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)字水印可以應(yīng)用于數(shù)字圖像、音頻、視頻、打印、文本、條碼等數(shù)據(jù)信息中，在數(shù)據(jù)外發(fā)的環(huán)節(jié)加上隱蔽標(biāo)識水印，可以追蹤數(shù)據(jù)擴(kuò)散路徑。但目前的數(shù)字水印方案大多還是針對靜態(tài)數(shù)據(jù)集，滿足數(shù)據(jù)量巨大、更新速度極快的水印方案尚不成熟。

數(shù)據(jù)溯源技術(shù)又稱為數(shù)據(jù)血緣、起源、譜系（Lineage，Provenance，Pedigree），是指數(shù)據(jù)產(chǎn)生的鏈路，數(shù)據(jù)溯源可以記載對數(shù)據(jù)處理的整個(gè)歷史，包括數(shù)據(jù)的起源和處理這些數(shù)據(jù)的所有后繼過程（數(shù)據(jù)產(chǎn)生并隨著時(shí)間推移而演變的整個(gè)過程）。通過數(shù)據(jù)溯源，可以獲得數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)流中的演化過程［10］。當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生異常時(shí)，通過數(shù)據(jù)溯源分析能追蹤到異常發(fā)生的原因，把風(fēng)險(xiǎn)控制在適當(dāng)?shù)乃?。目前?shù)據(jù)溯源分析模型和技術(shù)方案多是針對組織內(nèi)部的數(shù)據(jù)流動與溯源，無法應(yīng)用于數(shù)據(jù)跨組織流動的溯源場景［11］。

2.2 數(shù)據(jù)安全技術(shù)問題分析

目前，數(shù)據(jù)安全監(jiān)控和防泄露技術(shù)相對成熟，數(shù)據(jù)的共享安全、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫的安全防護(hù)以及數(shù)據(jù)泄露溯源技術(shù)亟待改進(jìn)。目前，數(shù)據(jù)泄露問題在技術(shù)上可以得到較完備的解決，敏感數(shù)據(jù)自動化識別為防泄露提供了基礎(chǔ)技術(shù)；人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的引入，使得數(shù)據(jù)防泄露向智能化方向演進(jìn)；數(shù)據(jù)庫防護(hù)技術(shù)的發(fā)展也為數(shù)據(jù)防泄露提供了有力的技術(shù)保障。密文計(jì)算技術(shù)、數(shù)據(jù)泄露追蹤技術(shù)的發(fā)展仍無法滿足實(shí)際的應(yīng)用需求，難以解決數(shù)據(jù)處理過程的機(jī)密性保障問題和數(shù)據(jù)流動路徑追蹤溯源問題。具體而言，密文計(jì)算技術(shù)的研究仍處在理論階段，運(yùn)算效率遠(yuǎn)未達(dá)到實(shí)際應(yīng)用的要求；數(shù)字水印技術(shù)無法滿足大數(shù)據(jù)環(huán)境下大量、快速更新的應(yīng)用需求；數(shù)據(jù)溯源技術(shù)無法應(yīng)用于數(shù)據(jù)跨組織流動的溯源場景。

3 個(gè)人隱私保護(hù)技術(shù)

3.1 個(gè)人隱私保護(hù)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)安全技術(shù)提供了數(shù)據(jù)機(jī)密性、完整性和可用性的防護(hù)基礎(chǔ)，隱私保護(hù)是在此基礎(chǔ)上，保證個(gè)人隱私信息不發(fā)生泄露或不被外界知悉。目前應(yīng)用最廣泛的是數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)，學(xué)術(shù)界也提出了同態(tài)加密、安全多方計(jì)算等可用于隱私保護(hù)的密碼算法。

3.1.1 數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)發(fā)展成熟，是目前應(yīng)用最廣泛的隱私保護(hù)技術(shù)

數(shù)據(jù)脫敏是指對某些敏感信息通過脫敏規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)的變形，實(shí)現(xiàn)對個(gè)人數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，是應(yīng)用最廣泛的隱私保護(hù)技術(shù)。目前的脫敏技術(shù)主要分為3種：第1種加密方法，是指標(biāo)準(zhǔn)的加密算法，加密后完全失去業(yè)務(wù)屬性，屬于低層次脫敏，算法開銷大，適用于機(jī)密性要求高、不需要保持業(yè)務(wù)屬性的場景；第2種基于數(shù)據(jù)失真的技術(shù)，最常用的是隨機(jī)干擾、亂序等，是不可逆算法，通過這種算法可以生成“看起來很真實(shí)的假數(shù)據(jù)”，適用于群體信息統(tǒng)計(jì)或（和）需要保持業(yè)務(wù)屬性的場景；第3種可逆的置換算法，兼具可逆和保證業(yè)務(wù)屬性的特征，可以通過位置變換、表映射、算法映射等方式實(shí)現(xiàn)，表映射方法應(yīng)用起來相對簡單，也能解決業(yè)務(wù)屬性保留的問題，但是隨著數(shù)據(jù)量的增大，相應(yīng)的映射表同量增大，應(yīng)用局限性高。算法映射方法不需要做映射表，通過自行設(shè)計(jì)的算法來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的變換，這類算法都是基于密碼學(xué)的基本概念自行設(shè)計(jì)的，通常的做法是在公開算法的基礎(chǔ)上做一定的變換，適用于需要保持業(yè)務(wù)屬性或（和）需要可逆的場景。數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)在選擇脫敏算法時(shí)，可用性和隱私保護(hù)的平衡是關(guān)鍵，既要考慮系統(tǒng)開銷，滿足業(yè)務(wù)系統(tǒng)的需求，又要兼顧最小可用原則，最大限度地保護(hù)用戶隱私。

3.1.2 去標(biāo)識化將成為解決隱私保護(hù)問題的有效途徑

去標(biāo)識化（de-identification）是指通過對個(gè)人信息的技術(shù)處理，在不借助額外信息的情況下，無法識別個(gè)人信息主體的過程。去標(biāo)識化是隱私保護(hù)數(shù)據(jù)發(fā)布的主要工具之一，通過去除數(shù)據(jù)集中隱私屬性和數(shù)據(jù)主體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并且具有足夠的防止重識別能力后，數(shù)據(jù)集的某些屬性就可以共享發(fā)布，供外部業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行處理分析。常用的去標(biāo)識化技術(shù)包括統(tǒng)計(jì)技術(shù)、密碼技術(shù)、抑制技術(shù)、假名化技術(shù)、泛化技術(shù)、隨機(jī)化技術(shù)和數(shù)據(jù)合成技術(shù)，常用的去標(biāo)識化模型包括K-匿名模型和差分隱私模型。

國際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）和國際電工委員會（IEC）2018年發(fā)布的ISO/IEC 20889規(guī)定了去標(biāo)識化有關(guān)的術(shù)語、技術(shù)以及應(yīng)用原則。NIST于2016年發(fā)布NIST SP 800-188，為政府機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)去標(biāo)識化技術(shù)指導(dǎo)，包括建立和改進(jìn)去標(biāo)識化程序、去標(biāo)識化的技術(shù)步驟、去標(biāo)識化工具的需求以及評價(jià)去標(biāo)識化工具方法等內(nèi)容。國內(nèi)方面，TC260正在編制的《個(gè)人信息去標(biāo)識化指南》，借鑒國內(nèi)外個(gè)人信息去標(biāo)識化的最新研究理論，研究個(gè)人信息去標(biāo)識化的目標(biāo)、原則、技術(shù)、模型、過程和組織措施，提出符合我國信息化發(fā)展需要的個(gè)人信息去標(biāo)識化指南。

金融行業(yè)在推進(jìn)個(gè)人信息去標(biāo)識化方面走在前列。國際芯片卡標(biāo)準(zhǔn)化組織（EMVCo）2014年發(fā)布支付令牌化技術(shù)框架，提出了在支付場景中使用一個(gè)不同的號碼串替換銀行卡主賬號的過程規(guī)范。中國銀聯(lián)于2016年發(fā)布《中國銀聯(lián)支付標(biāo)記化技術(shù)指引》，給出了使用支付令牌代替銀行卡號進(jìn)行交易驗(yàn)證的框架、技術(shù)要求和應(yīng)用場景。

學(xué)術(shù)界在去標(biāo)識化算法的改進(jìn)方面取得了一些進(jìn)展。學(xué)術(shù)界的研究方向主要集中在對算法的抗攻擊、計(jì)算效率提高、降低用戶設(shè)備開銷和減少對數(shù)據(jù)特性的影響等方面。

3.2 個(gè)人隱私保護(hù)技術(shù)問題分析

在個(gè)人隱私保護(hù)方面，技術(shù)的發(fā)展明顯無法滿足當(dāng)前迫切的隱私保護(hù)需求，大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景下的個(gè)人信息隱私保護(hù)問題需要構(gòu)建法律、技術(shù)、經(jīng)濟(jì)等多重手段相結(jié)合的保障體系。目前，應(yīng)用廣泛的數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)受到多源數(shù)據(jù)匯聚的嚴(yán)重挑戰(zhàn)可能面臨失效，去標(biāo)識化等前沿技術(shù)目前正在不斷研究和推進(jìn)中，但普遍存在運(yùn)算效率過低、開銷過大等問題，還需要在算法的優(yōu)化方面進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)，以滿足大數(shù)據(jù)環(huán)境下的隱私保護(hù)需求。同時(shí)，大數(shù)據(jù)應(yīng)用與個(gè)人信息隱私保護(hù)之間的突出矛盾不單是技術(shù)問題，尤其是在缺乏技術(shù)保障的當(dāng)下，更需要通過加快立法、加強(qiáng)執(zhí)法，規(guī)范大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景下的個(gè)人信息收集、使用行為，盡快構(gòu)建政府管理、企業(yè)履責(zé)、社會監(jiān)督、網(wǎng)民自律等多主體共同參與的個(gè)人信息保護(hù)制度體系。

4 結(jié)論

數(shù)據(jù)在流動中發(fā)揮價(jià)值，大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)應(yīng)用生態(tài)環(huán)境日益復(fù)雜，數(shù)據(jù)生命周期各環(huán)節(jié)都面臨新的安全保障需求，數(shù)據(jù)的采集和溯源成為突出的安全風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，跨組織數(shù)據(jù)合作的廣泛開展觸發(fā)了多源匯聚計(jì)算的機(jī)密性保障需求。應(yīng)加強(qiáng)數(shù)據(jù)采集、運(yùn)算、溯源等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的保障能力建設(shè)，強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全監(jiān)測、預(yù)警、控制和應(yīng)急處置能力，以數(shù)據(jù)安全關(guān)鍵環(huán)節(jié)和關(guān)鍵技術(shù)的研究為突破點(diǎn)，完善大數(shù)據(jù)安全技術(shù)體系，促進(jìn)整個(gè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。

在大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景下，數(shù)據(jù)利用和隱私保護(hù)是天然矛盾的兩端，同態(tài)加密、去標(biāo)識化等技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)這兩者良好的平衡，是解決大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中隱私保護(hù)問題的理想技術(shù)，隱私保護(hù)核心技術(shù)方面的進(jìn)展必然會極大推動大數(shù)據(jù)應(yīng)用的發(fā)展。目前，隱私保護(hù)技術(shù)的核心問題是效率，應(yīng)加強(qiáng)降低計(jì)算開銷和存儲開銷的研究，提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下隱私保護(hù)技術(shù)水平。