吳振剛 中國信息通信研究院安全研究所工程師,博士
面向大數(shù)據(jù)應(yīng)用的隱私保護(hù)技術(shù)進(jìn)展
吳振剛 中國信息通信研究院安全研究所工程師,博士
隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,大數(shù)據(jù)應(yīng)用保存了海量的用戶數(shù)據(jù),也增加了用戶隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。本文總結(jié)了大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)及相關(guān)隱私保護(hù)技術(shù)的發(fā)展情況。
大數(shù)據(jù);隱私保護(hù);k-匿名;查分隱私;加密
隨著信息通訊技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,應(yīng)用系統(tǒng)收集了海量用戶數(shù)據(jù),并依賴這些用戶數(shù)據(jù)為用戶提供更有價(jià)值的信息?;ヂ?lián)網(wǎng)應(yīng)用為滿足海量用戶在真實(shí)世界中活動的需要,不可避免地保存、轉(zhuǎn)發(fā)、生成了大量與用戶屬性和行為緊密相關(guān)的數(shù)據(jù)。通常,隱私(即隱私權(quán))是用戶對其個人信息的一種權(quán)利。用戶主觀上不希望不可信參與方獲取自己的個人信息,用戶擔(dān)心不可信參與方會濫用個人信息,從而對用戶造成潛在風(fēng)險(xiǎn)或多方面的損失,因此用戶有權(quán)限制不可信參與方獲取不必要的個人信息或者限制不可信參與方使用這些個人信息的方式。
互聯(lián)網(wǎng)是一個開放環(huán)境,用戶通過終端設(shè)備,經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)連接最終訪問遠(yuǎn)端的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù),個人信息經(jīng)過了多個參與方,更重要的是,大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)本身也是不可信參與方。近年來,很多大型網(wǎng)站出現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)庫泄露的安全事件,引起了廣泛關(guān)注。事實(shí)上,在用戶訪問互聯(lián)網(wǎng)的各個環(huán)節(jié)都有泄露或?yàn)E用用戶個人信息的隱私風(fēng)險(xiǎn)。因此,針對大數(shù)據(jù)應(yīng)用的隱私保護(hù)技術(shù)是目前數(shù)據(jù)安全與隱私研究的一個熱點(diǎn)。
互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)通常需要為數(shù)百萬以上用戶提供公開服務(wù)。建立為成百上千用戶提供服務(wù)的小型信息系統(tǒng)在現(xiàn)代信息技術(shù)基礎(chǔ)上并不困難,但是建立為海量用戶提供可靠服務(wù)的大型信息系統(tǒng)仍然是非常具有挑戰(zhàn)性的技術(shù)工作。即使看起來很簡單的業(yè)務(wù),如個人郵箱、Blog、微博、即時通訊等,讓信息系統(tǒng)能支持快速增長的用戶數(shù)量通常具有很大的挑戰(zhàn)性。更重要的是,業(yè)務(wù)邏輯本身也隨著用戶數(shù)的增加變得更加復(fù)雜并具有更多功能?;ヂ?lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)為了盡可能滿足用戶需求,必須實(shí)現(xiàn)大量細(xì)致、繁瑣的業(yè)務(wù)流程,同時還要考慮效率、擴(kuò)展性、安全性等方面。一系列大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)逐漸普及并實(shí)用化,極大地提高了構(gòu)建大規(guī)模互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)的開發(fā)效率,顯著降低了研發(fā)成本與建設(shè)成本。
面向互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)更關(guān)注基于容易獲取的低成本軟硬件來構(gòu)建大規(guī)模應(yīng)用系統(tǒng),具有極大的成本優(yōu)勢、可擴(kuò)展性和開放性。雖然支持大規(guī)模應(yīng)用系統(tǒng)的信息技術(shù)傳統(tǒng)上并不缺乏,但是主要依賴于高成本的企業(yè)級軟硬件及中間件,例如小型機(jī)、存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)SAN、商業(yè)數(shù)據(jù)庫軟件等專有技術(shù)。構(gòu)建大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)軟件可以很方便地運(yùn)行在主流的PC服務(wù)器、筆記本,甚至在云計(jì)算平臺提供的虛擬機(jī)中也可部署并測試,具有很強(qiáng)的適用性。開源社區(qū)提供并維護(hù)了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的大量基礎(chǔ)軟件,在比商業(yè)軟件更加寬松的版權(quán)約束下,任何人都可以自由獲取并使用這些基礎(chǔ)軟件。大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)可以從功能上分為大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)和大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)。
2.1大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)
大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲技術(shù)是為互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和管理的一類技術(shù)。互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需要存儲的對象包括文件、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
文件可以直接存儲在本地磁盤的文件系統(tǒng)上。但是,單機(jī)文件系統(tǒng)或傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)的文件系統(tǒng)難以滿足互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對海量文件的管理需要。Google為自己的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用設(shè)計(jì)了一套大型的分布式文件系統(tǒng),Google文件系統(tǒng)(GFS)作為整個Google互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺的基礎(chǔ)。通常,大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺都設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套分布式文件系統(tǒng),Hadoop平臺的分布式文件系統(tǒng)是HDFS,OpenStack平臺則是對象存儲系統(tǒng)Sw ift?;ヂ?lián)網(wǎng)應(yīng)用的分布式文件存儲系統(tǒng)都在聯(lián)網(wǎng)存儲的基礎(chǔ)上提供了基于復(fù)制的冗余機(jī)制來保證文件的完整性。這種冗余機(jī)制的核心思想是把文件的不同部分同步地分散存儲在不同計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)上,保存了多個復(fù)本,從而減少節(jié)點(diǎn)故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險(xiǎn)。
結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)又稱作行數(shù)據(jù),可表示成二維表形式。二維表可定義為關(guān)系,是兩個數(shù)據(jù)集合上笛卡兒積的子集。顯然,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫最適合儲存結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)發(fā)展到比較成熟的階段,擁有廣泛的軟件支持,為上層的技術(shù)平臺提供了豐富的數(shù)據(jù)庫驅(qū)動和維護(hù)工具。例如,流行的Java輕量級開發(fā)框架Spring能很方便地通過JDBC驅(qū)動支持多種流行的數(shù)據(jù)庫,包括M ySQL、Oracle、SQLServer等,并為了簡化數(shù)據(jù)庫應(yīng)用開發(fā),提供了Spring JDBCTemplate來對JDBC進(jìn)行輕量級的封裝。此外,Hibernate、JPA等對象關(guān)系映射組件及規(guī)范對基于JDBC的數(shù)據(jù)庫操作進(jìn)行了對象化的封裝,更進(jìn)一步簡化了開發(fā)工作,增強(qiáng)了代碼的可維護(hù)性。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也稱作列數(shù)據(jù),可表示成鍵值對的集合,每個鍵值對有一個可命名的鍵和對應(yīng)鍵的一個值組成。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常用鍵值存儲系統(tǒng)來進(jìn)行管理。鍵值存儲系統(tǒng)是專門針對大數(shù)據(jù)應(yīng)用的海量存儲需求而設(shè)計(jì)的分布式存儲系統(tǒng),是重要的NoSQL數(shù)據(jù)庫類型之一。Google設(shè)計(jì)并構(gòu)建的鍵值存儲系統(tǒng)是BigTable。Hadoop平臺基于BigTable的基本原理實(shí)現(xiàn)了鍵值存儲系統(tǒng)——Hbase。此外,開源社區(qū)提供了更多可自由獲取、支持各種高級特性的鍵值存儲系統(tǒng),例如Cassandra、Redis等。
2.2大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)
大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)是一套為海量數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的并行計(jì)算系統(tǒng)。與更早出現(xiàn)的用于高性能計(jì)算領(lǐng)域的計(jì)算集群技術(shù)和網(wǎng)格計(jì)算技術(shù)相比,在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展起來的大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)對低成本的PC服務(wù)器支持更好,計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)之間更容易擴(kuò)展。開源社區(qū)為大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)的普及貢獻(xiàn)了很大力量。Google為自己的計(jì)算平臺設(shè)計(jì)了MapReduce計(jì)算模型,可以在廉價(jià)硬件上很高效地構(gòu)建支持海量數(shù)據(jù)、高度并行的運(yùn)算。M apReduce把計(jì)算任務(wù)拆分成M ap和Reduce兩種子任務(wù)。通常,越簡單的計(jì)算任務(wù),內(nèi)部邏輯耦合越松,越容易拆分成M ap和Reduce子任務(wù),例如統(tǒng)計(jì)網(wǎng)頁中的單詞數(shù)。現(xiàn)實(shí)中的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用大量依賴于這種簡單的計(jì)算任務(wù)。因此,MapReduce計(jì)算模型非常適合海量數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。Hadoop、Spark等開源平臺實(shí)現(xiàn)并改進(jìn)了Google的MapReduce計(jì)算模型。
為了滿足用戶越來越個性化的需要,互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的業(yè)務(wù)邏輯也越來越復(fù)雜,大數(shù)據(jù)應(yīng)用更多地關(guān)注對海量用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的分析和挖掘,需要實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘和深度學(xué)習(xí)方法。大量研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)投入大量精力在MapReduce及其擴(kuò)展計(jì)算模型下實(shí)現(xiàn)各種特定算法。Spark在Hadoop的基礎(chǔ)上改進(jìn)了復(fù)雜算法執(zhí)行的效率,并以函數(shù)庫的形式預(yù)先實(shí)現(xiàn)了大量的基本數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法,大大簡化了復(fù)雜算法的開發(fā)與實(shí)現(xiàn)。
目前,基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用都提供了開放API供其他互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用獲取內(nèi)部的用戶數(shù)據(jù),在發(fā)布前需要對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,去掉用戶的標(biāo)識符或真實(shí)身份信息,例如手機(jī)號、身份證號等,但是仍然會泄露很多用戶數(shù)據(jù)。目前,可支持大數(shù)據(jù)應(yīng)用的用戶隱私保護(hù)技術(shù)可分為兩大類,即匿名化和加密。
3.1基于匿名化的隱私保護(hù)技術(shù)
數(shù)據(jù)匿名化是最早研究并實(shí)現(xiàn)的一類隱私保護(hù)技術(shù),主要關(guān)注如何有效地平衡數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)匿名性,以較低的性能損失和數(shù)據(jù)質(zhì)量損失實(shí)現(xiàn)可接受的隱私保護(hù)程度。
k-匿名技術(shù)是以k-匿名作為隱私準(zhǔn)則的一系列實(shí)現(xiàn)技術(shù),是研究最廣泛的一類匿名化技術(shù)。k-匿名是針對二維表的匿名化準(zhǔn)則。k-匿名用于保護(hù)二維表中身份標(biāo)識符的匿名性。在一個包含多條個人信息的二維表中,每條個人信息是一個多元組,包括一個身份標(biāo)識符和多個個人屬性信息。如果這張二維表中至少k條個人信息是無法區(qū)分的,此二維表滿足k-匿名準(zhǔn)則??梢?,k-匿名技術(shù)需要對個人信息進(jìn)行修改,降低了二維表中數(shù)據(jù)內(nèi)容的準(zhǔn)確程度。通常,k-匿名技術(shù)需要針對特定系統(tǒng)設(shè)計(jì)符合k-匿名準(zhǔn)則的算法。例如,一個互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對外發(fā)布數(shù)據(jù)時,不能對外直接發(fā)布其保存的用戶信息數(shù)據(jù)的任意子集,需要確保每個數(shù)據(jù)子集中任意的k條數(shù)據(jù)都是無法區(qū)分的,需要隱去或泛化能識別用戶的標(biāo)識或?qū)傩灾怠?/p>
L-多樣性技術(shù)是對k-匿名技術(shù)的改進(jìn)。k-匿名只能保護(hù)二維表中的身份標(biāo)識符,但是個人信息中的屬性值中仍然可能存在敏感信息,例如個人年齡、地址、健康狀況等。L-多樣性在k-匿名的個人信息集合中,每個屬性的值要至少有L個不同值??梢?,L-多樣性用于防止用戶敏感屬性信息的泄露。
差分隱私技術(shù)基于Dwork在2006年提出的差分隱私模型。對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算并發(fā)布統(tǒng)計(jì)結(jié)果可能會泄露某人的敏感信息。例如,根據(jù)病人情況表輸出一張直方圖來反映不同疾病在人數(shù)上的分布,可能會泄露某個病人的疾病名稱。差分隱私技術(shù)通過設(shè)計(jì)算法來防止從數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計(jì)結(jié)果中獲得敏感信息的概率低于預(yù)設(shè)閾值。差分隱私技術(shù)的一個基本方法是在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確值上加上隨機(jī)噪音。差分隱私技術(shù)對敵手的背景知識具有更加保守的估計(jì),具有比k-匿名技術(shù)更強(qiáng)的隱私保護(hù)能力。
3.2基于加密的隱私保護(hù)技術(shù)
基于密碼學(xué)提供的安全特性來構(gòu)建特定系統(tǒng)中的隱私保護(hù)方案一直是一個重要的研究方向。傳統(tǒng)上,加密解密算法主要用于保證信息或數(shù)據(jù)的私密性、完整性。通訊雙方作為合法的參與方通常是可信的,而在隱私保護(hù)領(lǐng)域,合法的參與方通常是不可信的,一個參與方可能會泄露另一個參與方的信息,侵犯用戶隱私。
隱私保護(hù)協(xié)議是具有參與方最小信息泄露的一類安全協(xié)議。很多隱私保護(hù)協(xié)議可以歸約為安全多方計(jì)算問題或秘密共享問題。隱私保護(hù)協(xié)議需要在沒有泄露額外信息的條件下,完成預(yù)先規(guī)定的分布式計(jì)算任務(wù)。常見的一個計(jì)算任務(wù)是集合運(yùn)算。在大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域,不同的應(yīng)用服務(wù)提供者保存了不同的用戶數(shù)據(jù),根據(jù)不同數(shù)據(jù)源的用戶數(shù)據(jù)來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析會涉及到集合操作,如求交集、求并集、求交集的基數(shù)、求并集的基數(shù)等。數(shù)據(jù)源的數(shù)量可能是兩個或兩個以上,就會涉及到兩個或兩個以上的集合操作。兩方的隱私集合交集協(xié)議(PrivateSetIntersection)可以讓一個參與方在無需知道另一參與方輸入的集合的條件下獲取到雙方的集合交集,一個參與方持有的集合事實(shí)上作為隱私信息對另一參與方保密。可見,運(yùn)用加密技術(shù)能很自然地對另一參與方實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的私密性,但是挑戰(zhàn)在于如何完成約定的計(jì)算任務(wù)。通常,隱私保護(hù)協(xié)議需要依賴具有特殊屬性的加密技術(shù)。常用的一個密碼學(xué)工具是具有同態(tài)性質(zhì)的加密體制,可以在不解密的前提下用密文完成明文上的算術(shù)運(yùn)算。
數(shù)據(jù)庫加密技術(shù)是對數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容進(jìn)行加密的技術(shù)。大數(shù)據(jù)應(yīng)用管理大量數(shù)據(jù)和信息,維護(hù)并管理了大量的異構(gòu)數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng),包括文件、關(guān)系數(shù)據(jù)庫和鍵值存儲系統(tǒng)。管理和檢索加密的數(shù)據(jù)庫是一個具有挑戰(zhàn)性的研究方向??伤阉骷用苤饕鉀Q在數(shù)據(jù)庫上儲存密文,同時無需解密就能在密文數(shù)據(jù)庫上檢索到客戶端需要的信息。密文數(shù)據(jù)庫不能持有解密密鑰,因此無法直接獲取到密文的明文,從而保護(hù)了用戶和客戶端的隱私。隱私信息檢索則是在服務(wù)器不知道用戶提交索引的情況下返回給用戶需要的數(shù)據(jù)。可見,隱私信息檢索是把用戶提交的索引或關(guān)鍵字視作用戶隱私信息。隱私信息檢索與可搜索加密的一個重要區(qū)別是,隱私信息檢索中的數(shù)據(jù)庫持有者通常保存了數(shù)據(jù)庫的明文,而可搜索加密中的數(shù)據(jù)庫持有者沒有數(shù)據(jù)庫的明文。對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行按需加密關(guān)注利用現(xiàn)有的加密算法來在數(shù)據(jù)庫中同時管理密文和明文,設(shè)計(jì)一套可管理的中間件來對數(shù)據(jù)庫中的內(nèi)容或列有選擇地進(jìn)行加密和解密操作,避免加密整個數(shù)據(jù)庫。按需加密數(shù)據(jù)庫在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中具有很高的實(shí)用價(jià)值。事實(shí)上,對大規(guī)模異構(gòu)的數(shù)據(jù)庫加密是非常困難且不必要的任務(wù),大數(shù)據(jù)應(yīng)用中需要保護(hù)的用戶敏感數(shù)據(jù)通常在整個數(shù)據(jù)中只占據(jù)較少的部分,取決于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的具體業(yè)務(wù)功能,大部分?jǐn)?shù)據(jù)可能是低價(jià)值的非敏感數(shù)據(jù)。
目前,互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用大量采用了大數(shù)據(jù)技術(shù),開源社區(qū)為大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及化貢獻(xiàn)了很大力量,然而用戶隱私也面臨越來越嚴(yán)重的威脅。在大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)普及與發(fā)展的情況下,如何有效地保護(hù)用戶隱私是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。隱私保護(hù)技術(shù)是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要發(fā)展方向。
一方面,大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)提供者會越來越重視用戶隱私保護(hù)功能,不斷集成或升級專門的隱私保護(hù)技術(shù),降低因?yàn)樾孤队脩魯?shù)據(jù)和隱私信息而導(dǎo)致的信用風(fēng)險(xiǎn)。
另一方面,大數(shù)據(jù)技術(shù)本身也提供了很好的分析用戶行為、發(fā)現(xiàn)用戶隱私信息的技術(shù),可以由可信的企業(yè)或機(jī)構(gòu)來構(gòu)建專門的用戶隱私保護(hù)系統(tǒng),監(jiān)控并及時阻止互聯(lián)網(wǎng)上不斷發(fā)生的用戶隱私泄露事件。
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近日,諾基亞通過一系列創(chuàng)新繼續(xù)擴(kuò)展其小基站產(chǎn)品組合的功能,包括增加新的基站類別。NokiaFlexiZone迷你宏站與小基站一樣,非常緊湊,易于部署,并能提供2×20W功率,可支持運(yùn)營商經(jīng)濟(jì)高效地快速填補(bǔ)覆蓋盲區(qū)。諾基亞還將在2016年世界移動通信大會上發(fā)布其他創(chuàng)新成果,比如支持將LTE-Advanced Pro LWA功能集成到小基站中,利用未授權(quán)頻譜為用戶提供超高數(shù)率;提供新同步方案,以大幅降低小基站部署成本等。創(chuàng)新技術(shù)演示包括諾基亞FlexiZone控制器調(diào)度和協(xié)調(diào)特性,這些特性能夠顯著提升小區(qū)的邊緣性能,并降低室內(nèi)小基站規(guī)劃的復(fù)雜性。隨著網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不斷轉(zhuǎn)型以適應(yīng)云時代要求以及人們?nèi)找娌捎迷茟?yīng)用,小基站將會發(fā)揮關(guān)鍵性作用,確保網(wǎng)絡(luò)性能和覆蓋。
諾基亞小基站產(chǎn)品管理負(fù)責(zé)人Randy Cox表示:“我們專注于推動網(wǎng)絡(luò)向超高密度、多連接的HetNets演進(jìn),因?yàn)樗右子诓渴?,并能夠幫助運(yùn)營商提供絕佳的客戶體驗(yàn)。通過這些創(chuàng)新,我們提供了前所未有的射頻功率,能夠有效增強(qiáng)FlexiZone小基站解決方案的覆蓋能力。這種新SC產(chǎn)品類別將會幫助運(yùn)營商找出新的方法來利用小基站技術(shù),從而有效滿足城市、農(nóng)村和居民區(qū)客戶日益增長的網(wǎng)絡(luò)覆蓋和容量需求”。
Advance on Privacy Protection Techniques for Big Data Applications
Wu Zhengang
With the rapid development of the Internet,Big Data applications have hold massive user data and increased the risk of violating user privacy.This paper summarizes Big Data application technology and its privacy protection techniques.
Big Data;privacy protection;K-anonymity;differential privacy;encryption
2015-12-10)