油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫隱私數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險識別方法

摘要：為提高識別數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險的成功率，針對油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫的隱私數(shù)據(jù)，文章設(shè)計了一種新的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險識別方法。首先，文章采用概率綜合方式挖掘數(shù)據(jù)庫中的隱私數(shù)據(jù)，找到潛在的隱私數(shù)據(jù)標(biāo)識，判斷隱私數(shù)據(jù)配置文件是否為敏感文件。然后，文章在油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫中對數(shù)據(jù)進(jìn)行高效檢索，獲取敏感數(shù)據(jù)泄露問題。最后，文章計算了敏感惡意攻擊配置文件主題上的概率均值，以此作為評估隱私數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險的指標(biāo)，設(shè)置閾值對隱私泄露判定完成識別。實驗結(jié)果表明，該方法識別出的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)漏洞的數(shù)量超過90個，說明該方法具有較高的識別成功率。

關(guān)鍵詞：油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫；隱私數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險；風(fēng)險識別

中圖分類號：TP309" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文獻(xiàn)標(biāo)志碼

0 引言

在當(dāng)今數(shù)字化時代，油田開發(fā)作為能源領(lǐng)域的重要組成部分，其數(shù)據(jù)管理與安全日益成為行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫不僅存儲著海量的地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)，還涉及環(huán)境監(jiān)控的隱私數(shù)據(jù)，油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫面臨著前所未有的隱私數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。敏感數(shù)據(jù)被非法獲取或濫用，不僅會導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)濟(jì)的損失，還可能對環(huán)境和公共安全構(gòu)成威脅。因此，文章運(yùn)用隱私數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險的識別方法，通過分析數(shù)據(jù)泄露的潛在途徑，評估現(xiàn)有安全措施的有效性，結(jié)合行業(yè)最佳實踐和技術(shù)創(chuàng)新，提出針對性的風(fēng)險識別策略和應(yīng)對措施，為油田開發(fā)企業(yè)提升數(shù)據(jù)安全管理水平提供有力支持。

楊慧等^［1］提出在石油存儲設(shè)施周圍設(shè)置固定監(jiān)測站，部署無線傳感網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)對地下儲油罐及管道周邊環(huán)境的全面監(jiān)測?？盏匾惑w化的監(jiān)測方法須要投入大量的資金用于購買無人機(jī)、衛(wèi)星遙感設(shè)備、地面監(jiān)測站以及相關(guān)的傳感器和數(shù)據(jù)分析軟件等，技術(shù)成本較高。林立鑫等^［2］提出在計算社區(qū)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)和外部節(jié)點(diǎn)間的隱私關(guān)聯(lián)后，根據(jù)隱私對照表，將實時數(shù)據(jù)與對照表數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，輸出判定結(jié)果。該方法依賴于歷史泄露數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析，如果歷史數(shù)據(jù)不完整或存在偏差，可能影響跟蹤結(jié)果的準(zhǔn)確性。

基于上述分析，文章以油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫隱私數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險識別方法為研究對象，結(jié)合實際情況進(jìn)行實驗與分析。

1 隱私數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險識別

1.1 隱私數(shù)據(jù)挖掘

在油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫的風(fēng)險識別中，文章采用概率綜合方式來挖掘在數(shù)據(jù)庫中的隱私數(shù)據(jù)。首先，文章通過小字符串驗證機(jī)制對即將出庫的油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫中的代碼進(jìn)行篩查。在此過程中，若油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫中的代碼通過小字符串驗證，則視為普通數(shù)據(jù)；若未通過，則歸類為隱私數(shù)據(jù)。然后，開發(fā)人員選取隱私數(shù)據(jù)配置文件中的權(quán)限請求，將這些信息轉(zhuǎn)換為字符串形式，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)傳輸^［3］。最后，為了進(jìn)一步篩選挖掘隱私數(shù)據(jù)，文章通過運(yùn)用小字符串的匹配準(zhǔn)則，基于字符串長度與前k個比特形成的小字符串之間的關(guān)系，用于判定某小字符串是否與其他已知字符串相匹配。若不匹配，則該字符串被視為潛在的隱私數(shù)據(jù)標(biāo)識。其公式為：

1D（k+1）D（k）gt;M（1）

公式中：D為比特形成的二次元字符串；M為二次元字符串長度。

在此基礎(chǔ)上，文章為油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫中的隱私數(shù)據(jù)建立獨(dú)特的小字符串?dāng)?shù)據(jù)集，將隱私數(shù)據(jù)配置文件按每g個字節(jié)為單位生成數(shù)據(jù)集，直至覆蓋整個文件。利用概率綜合方式檢測機(jī)制，文章掃描了小字符串判定時延預(yù)設(shè)，以優(yōu)化檢測效率并減少內(nèi)存消耗^［4］。在具體操作中，文章將判定時延預(yù)設(shè)劃分為多個區(qū)間，為每個區(qū)間分配一個濾波器，以最小化各區(qū)間內(nèi)的判定時延，再通過哈爾德技術(shù)將小字符串代碼與隱私數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，計算數(shù)量和，其公式為：

L=Qg（l1-l2）（2）

公式中：l1、l2為字符串中的整數(shù)值；g為字節(jié)數(shù)；Q為哈希函數(shù)整數(shù)值。

該研究通過計算數(shù)量和以確定隱私數(shù)據(jù)的敏感程度。文章通過計算小字符串各字節(jié)之和，得出小字符串與隱私數(shù)據(jù)小字符串的總和。若該總和超過預(yù)設(shè)閾值Y，則該研究認(rèn)為相應(yīng)的隱私數(shù)據(jù)配置文件為不敏感文件；反之，若該總和未超過閾值，則為敏感文件，須要采取更為嚴(yán)格的保護(hù)措施。這一過程極大地提高了隱私數(shù)據(jù)識別的準(zhǔn)確性。數(shù)值化量化隱私數(shù)據(jù)的敏感程度，避免了傳統(tǒng)方法中可能存在的主觀判斷偏差和模糊地帶，也有效地降低了誤報率，減少了因錯誤分類而帶來的不必要保護(hù)成本或管理負(fù)擔(dān)，為油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫的風(fēng)險識別提供了有力保障。

1.2 敏感文件檢索

在獲取敏感文件后，為了識別敏感文件信息所帶來的泄露風(fēng)險，筆者在油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫中對數(shù)據(jù)進(jìn)行高效檢索，以便及時分析獲取敏感數(shù)據(jù)泄露問題。敏感文件檢索流程如圖1所示。

首先，筆者將采集到的數(shù)據(jù)庫中的隱私數(shù)據(jù)pi轉(zhuǎn)換成便于處理的文檔格式。每個文檔都通過特定的結(jié)構(gòu)來描述數(shù)據(jù)層次，即N=lt;F，B，s，wgt;。這里的B為參數(shù)到語義信息的映射，w為量化敏感數(shù)據(jù)在文檔整體中所占的比例。其次，在文檔化完成后，筆者根據(jù)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞處理，以確保分詞結(jié)果的準(zhǔn)確性，為后續(xù)檢索建立規(guī)范。最后，通過定義分析函數(shù)η（k），筆者計算出特定敏感數(shù)據(jù)項在時間t上的權(quán)重w（t），以此來構(gòu)建敏感數(shù)據(jù)檢索序列。其權(quán)重計算公式為：

w（t）=F（∑k=1η（k）s|t=t0）（3）

公式中：F為語義參數(shù)狀態(tài)；t、t0為時間段。這樣研究通過對權(quán)重值進(jìn)行排序，按照順序構(gòu)建了一個敏感數(shù)據(jù)檢索序列。這個序列通過時間函數(shù)計算出在任意時間點(diǎn)t上，數(shù)據(jù)庫中所有敏感數(shù)據(jù)的綜合檢索權(quán)重w′（t）。通過這種權(quán)重分配機(jī)制，文章能夠獲取權(quán)重最高的數(shù)據(jù)項為當(dāng)前最關(guān)鍵的敏感信息，從而優(yōu)先處理這些數(shù)據(jù)。利用上述檢索序列對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行全面檢索，構(gòu)建出油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫敏感數(shù)據(jù)集z，具體表示為：

z=∑dQ（s+max∑q（s+wη））（4）

在公式中：s為分隔函數(shù)；q為時間間隔；Q為敏感數(shù)據(jù)集；w為檢索包含敏感數(shù)據(jù)的時間函數(shù)；η為分析函數(shù)。

該數(shù)據(jù)集通過分析敏感數(shù)據(jù)的最大權(quán)重，針對高敏感性的數(shù)據(jù)賦予更高的權(quán)重。權(quán)重分配方式能夠在海量數(shù)據(jù)中快速篩選出關(guān)鍵信息，降低噪聲數(shù)據(jù)的干擾，確保了數(shù)據(jù)的全面性^［5］。同時，由于文檔內(nèi)部設(shè)計唯一的安全性保密檢索機(jī)制，這一機(jī)制能夠直接定位到具體文檔內(nèi)容的位置，滿足擴(kuò)展信息需求。該方法能夠精準(zhǔn)進(jìn)行敏感數(shù)據(jù)檢索流程，為數(shù)據(jù)庫中的隱私數(shù)據(jù)的泄露控制提供了數(shù)據(jù)支撐。

1.3 泄露風(fēng)險識別

在油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫環(huán)境中，文章通過局部差分技術(shù)來保護(hù)敏感文件中的隱私數(shù)據(jù)的安全性。差分隱私保護(hù)模型如圖2所示。

文章在檢索到油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫敏感數(shù)據(jù)后，為確保數(shù)據(jù)的安全性，立即對這些敏感數(shù)據(jù)集實施加密處理，通過用戶數(shù)據(jù)的整合與添加噪聲來構(gòu)建隱私數(shù)據(jù)庫，對外提供查詢服務(wù)，但這一過程高度依賴于開發(fā)軟件商的可信度，一旦服務(wù)商存在風(fēng)險，遇到內(nèi)部員工泄露或遭受外部惡意攻擊，信息泄露的風(fēng)險增加。為解決這一難題，文章利用局部差分的形式，在用戶端直接對數(shù)據(jù)進(jìn)行擾動處理，通過服務(wù)端的數(shù)據(jù)整合過程，有效抵御不可信開發(fā)軟件商帶來的隱私威脅。局部差分隱私可以在用戶端直接對數(shù)據(jù)進(jìn)行擾動處理，使得即使數(shù)據(jù)在傳輸過程中被截獲，攻擊者也無

法準(zhǔn)確還原出原始數(shù)據(jù)，從而有效抵御了不可信開發(fā)軟件商帶來的隱私威脅，使得整個數(shù)據(jù)處理流程更加安全可靠。在此過程中，根據(jù)文本列內(nèi)容，文章通過自然語言處理手段對文本進(jìn)行歸類識別。對于數(shù)字列，文章則運(yùn)用數(shù)據(jù)體方法分析信息重要度，結(jié)合概率論，從數(shù)字符號和隱私數(shù)據(jù)屬性上進(jìn)行標(biāo)簽統(tǒng)計^［6］。同時，文章構(gòu)建了概率分布模型，計算敏感惡意攻擊配置文件主題上的概率值，以此反映數(shù)據(jù)庫面臨的隱私泄露風(fēng)險。通過定期監(jiān)測和分析這一概率值的變化趨勢，該研究能夠及時發(fā)現(xiàn)并應(yīng)對潛在的隱私泄露威脅，確保油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫的安全穩(wěn)定運(yùn)行。其公式為：

p=∑piiε（5）

公式中：ε為惡意攻擊權(quán)重；pi為分布概率。

為了排除低概率綜合對平均值的干擾，文章可考慮將pilt;0.2的數(shù)據(jù)視為不相關(guān)，其概率和權(quán)重均設(shè)為0。對隱私泄露判定：設(shè)定泄露風(fēng)險閾值為pk=0.35。若pgt;pk，則軟件開發(fā)數(shù)據(jù)庫的隱私數(shù)據(jù)已發(fā)生泄露。這樣通過在用戶端對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，數(shù)據(jù)傳輸和存儲過程中被惡意利用的風(fēng)險有效減少。結(jié)合自然語言處理和數(shù)據(jù)體的方法，文章對文本和數(shù)字列進(jìn)行精準(zhǔn)處理，通過計算敏感主題的概率均值來檢測隱私泄露情況，為油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全提供了更為可靠的保障。

2 實驗測試與分析

2.1 搭建實驗環(huán)境

為判斷隱私數(shù)據(jù)泄露檢測識別方法的有效性，本研究設(shè)計了如下驗證實驗。

實驗中，文章設(shè)置油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫并高效部署于PC端，各功能模塊緊密協(xié)作，以用戶提交的APK文件作為核心輸入。利用PC端的靜態(tài)分析框架對APK文件進(jìn)行全面檢測，文章詳細(xì)記錄靜態(tài)分析結(jié)果，據(jù)此對應(yīng)用程序進(jìn)行重打包處理。文章對重打包后的應(yīng)用進(jìn)行簽名，安裝模擬器中執(zhí)行動態(tài)測試，以捕捉運(yùn)行時可能發(fā)生的隱私泄露行為。系統(tǒng)匯總所有檢測結(jié)果，生成檢測報告。同時，實驗搭建測試所用的環(huán)境及設(shè)備配置如下：處理器使用Intel Xeon E5606 @ 2.13 GHz，配備35 GB的內(nèi)存，確保系統(tǒng)在高負(fù)載運(yùn)行時仍能保持流暢；操作系統(tǒng)選擇Windows 7旗艦版64位，以提高程序的運(yùn)行效率，支持更大的內(nèi)存尋址空間；為了模擬真實的Android設(shè)備環(huán)境，實驗采用Genymotion 2.3.1版本的模擬器，從而更迅速地捕捉潛在的隱私泄露行為；選擇Google瀏覽器作為默認(rèn)的Web瀏覽工具，確保在實驗過程中能夠順暢地訪問各種在線服務(wù)；針對Android應(yīng)用，實驗選用Android 4.1作為測試平臺；實驗中的代碼部分主要在Python 2.7環(huán)境下運(yùn)行；系統(tǒng)環(huán)境變量為Java。

利用爬蟲工具從三方應(yīng)用市場隨機(jī)抓取250個應(yīng)用數(shù)據(jù)，通過對這些應(yīng)用的檢測結(jié)果進(jìn)行深入分析，文章應(yīng)用內(nèi)置了定義95個敏感數(shù)據(jù)流隱私泄露。在泄露場景中，文章會對其隱私泄露行為進(jìn)行檢測，將檢測結(jié)果報告進(jìn)行對比分析，從而驗證本文識別方法的準(zhǔn)確性。實驗中，研究人員設(shè)置了3個小組，運(yùn)用本文方法的小組為實驗組，運(yùn)用現(xiàn)有方法小組為對照1～2組。

2.2 結(jié)果與分析

通過對油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫隱私數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險的全面識別，筆者得到3個小組在識別風(fēng)險過程中網(wǎng)絡(luò)漏洞的具體識別數(shù)量，結(jié)果如圖3所示。

由圖3結(jié)果可知，2個對照組在網(wǎng)絡(luò)漏洞識別方面的表現(xiàn)明顯不足，識別出的漏洞數(shù)量顯著低于90個，識別成功率低，攻擊者能夠通過網(wǎng)絡(luò)來觸發(fā)這些敏感文件，進(jìn)而執(zhí)行惡意代碼、篡改數(shù)據(jù)或竊取重要信息。如果沒有設(shè)置適當(dāng)級別的權(quán)限，對照組方法就不能有效抵御潛在的惡意攻擊。而相比于對照組，實驗組通過采用文章提出的識別方法，不僅識別出的網(wǎng)絡(luò)漏洞數(shù)量大幅度提升，超過了90個，更實現(xiàn)了較高的識別成功率，顯著提升了文章識別方法的有效性，實現(xiàn)了文章識別方法的良好應(yīng)用。

綜上所述，從安全角度來看，文章提出的識別方法賦予了用戶過高的訪問權(quán)限，能夠顯著提高數(shù)據(jù)在存儲和傳輸過程中的安全性，通過減少漏洞數(shù)量，降低數(shù)據(jù)泄露和非法訪問的風(fēng)險，提升數(shù)據(jù)庫的安全防護(hù)水平，為油田開發(fā)業(yè)務(wù)的順利進(jìn)行提供堅實的數(shù)據(jù)安全保障。

3 結(jié)語

在面對日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)信息安全挑戰(zhàn)時，文章從風(fēng)險識別的角度出發(fā)，深入探索油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫的隱私數(shù)據(jù)保護(hù)，文章構(gòu)建了一套隱私數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險識別的方法，以確保數(shù)據(jù)的安全。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行定期的泄露風(fēng)險評估，文章方法可精準(zhǔn)捕捉可能存在的安全威脅和漏洞，制定相應(yīng)的風(fēng)險管理措施，對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行安全審計和合規(guī)性評估，確保各項安全措施得到有效執(zhí)行并符合相關(guān)法規(guī)要求。開發(fā)者可以開啟數(shù)據(jù)庫日志記錄功能，記錄所有對數(shù)據(jù)庫的訪問，以便在發(fā)生數(shù)據(jù)泄露時進(jìn)行追蹤和溯源，從而實現(xiàn)油田開發(fā)數(shù)據(jù)庫隱私數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險識別方法的良好應(yīng)用，為數(shù)據(jù)的長期安全提供了堅實保障，為油田開發(fā)工作的順利進(jìn)行奠定了堅實的基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)

［1］楊慧，范懷偉，王文峰，等.空地一體化的地質(zhì)碳封存泄露風(fēng)險監(jiān)測方法［J］.工程地質(zhì)學(xué)報，2023（4）：1461-1473.

［2］林立鑫，楊真.隱私信息泄露屬性深度跟蹤方法仿真［J］.計算機(jī)仿真，2023（1）：428-432.

［3］張少鵬，劉曉磊，程光偉，等.海底碳封存環(huán)境地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險及監(jiān)測技術(shù)研究［J］.中國工程科學(xué)，2023（3）：122-130.

［4］胡柳.智慧城市建設(shè)中的網(wǎng)絡(luò)信息安全風(fēng)險識別及其應(yīng)對策略［J］.無線互聯(lián)科技，2024（1）：122-124，128.

［5］楊增茂，王長峰，楊洪軍.數(shù)據(jù)共享中的風(fēng)險控制與治理體系完善［J］.領(lǐng)導(dǎo)科學(xué)，2023（1）：106-109.

［6］肖佳鑫.大數(shù)據(jù)背景下公安情報工作中的信息隱私權(quán)保護(hù)［J］.江蘇科技信息，2023（32）：28-32.

（編輯 王永超）

Identification method for privacy data leakage risk in oilfield development database

ZHANG" Jie

（Petrochina Qinghai Oilfield Branch Exploration And Development Research Institute Data Center， Jiuquan 736202， China）

Abstract：" To improve the success rate of identifying data leakage risks， a new data leakage risk identification method is designed for the privacy data of oilfield development databases in this article. Firstly， the article adopts a probabilistic synthesis approach to mine privacy data in the database， identify potential privacy data identifiers， and determine whether the privacy data configuration file is a sensitive file. Then， the article efficiently retrieves data from the oilfield development database to identify sensitive data leakage issues. Finally， the article calculated the probability mean of sensitive malicious attack configuration file topics as an indicator for evaluating the risk of privacy data leakage， and set a threshold to complete the identification of privacy leakage judgments. The experimental results show that the number of database data vulnerabilities identified by this method exceeds 90， indicating that this method has a high recognition success rate.

Key words： oilfield development database; privacy data; data leakage risk; risk identification