大数据环境下用户信息隐私泄露成因分析和保护,本论文为您写成因分析毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
成因分析论文参考文献：
〔摘 要〕针对大数据环境下用户信息隐私泄露问题,论文首先分析当前用户信息隐私保护的现状和趋势,并指出当前用户信息隐私保护存在的问题；然后通过典型案例、统计分析和系统分析等手段,研究大数据环境下用户信息隐私泄露的发生机制和成因；最后聚焦用户信息隐私泄露的成因,分析研究用户信息隐私保护的关键社会方法和技术方法,并构建用户信息隐私保护的社会技术模型以及优化策略.
〔关键词〕大数据；用户信息；隐私泄露；成因分析；隐私保护
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.11.012
〔中图分类号〕G25076〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2016）11-0066-05
〔Abstract〕For the problem of user information privacy disclosure in the big data environment,the paper firstly analyzed the status quo and trends of the user information privacy protection,and presented current problems of user information privacy.Then through typical cases,statistical analysis and system analysis,the paper researched generating mechanism and causes of user information privacy disclosure in the big data environments.Finally,focusing on causes of user information privacy disclosure,the paper analyzed key social methods and key technical methods of user privacy preserving,and built social technology model and optimization strategies of user information privacy preserving.
〔Key words〕big data；user information；privacy disclosure；privacy preserving；causes analysis
大数据（Big Data）是指所涉及的数据量规模巨大以致无法通过人工在合理时间内达到收集、处理、并整理成为人类所能解读的信息.大数据来源于物理社会和网络社会,由运营式系统被动、互联网系统主动、感知式系统自动3种方式产生[1].大数据时代已经到来,据Gartner公司估计,互联网上的数据量每两年会翻一番,互联网上新产生的数据量达到667EB（1EB等于109GB）.
科学技术是一把双刃剑.一方面大数据已经在商业、传媒、政府等很多领域得到有价值的应用.2009年谷歌公司准确预测了美国甲型H1N1流感暴发是大数据应用的一个经典案例.谷歌通过分析大量用户的搜索记录,比如“咳嗽”、“发烧”等特定词条,并根据查询服务器日志的IP地址判定搜索来源,从而准确预测世界各地流感传播趋势,和官方机构相比,谷歌能提前14天预测流感暴发,预测结果和官方数据的相关性高达97%[2].另一方面大数据所引发的隐私安全问题和其带来的价值同样引人瞩目.近年来侵犯用户个人隐私案件时有发生,如2010年360公司泄露上亿用户名和*、2011年谷歌泄露个人隐私事件、CSDN开发者社区泄露600万用户*及明文*、2012年1 200万个苹果设备信息泄露事件、2013年 泄露7 000万 群和12亿个 号数据、2014年初春运售票首日 网站即发生登录串号泄露旅客信息、2015年社保系统成为个人信息泄露的重灾区等等,这些事件严重侵犯了用户的隐私和合法权益.目前社会公众和政府都开始重视个人隐私问题,如2010年,德国柏林数千人参加了争取个人数据隐私的游行；2012年美国政府号召公司在使用私人信息时将更多的控制权交给用户；2013年“棱镜门”事件*后,欧盟正在加速制定新版数据保护法案,根据该法,每个人有权要求公司清除他们自己的个人数据.
大数据已经给用户信息隐私保护带来巨大挑战.由于大数据的跨域联系性,导致匿名信息的重新身份化[3],使得人肉搜索成为可能；由于大数据的数据量大,导致一旦服务商的服务器遭到侵袭而可能导致大量用户私人信息泄露,国内近期发生的“查开房”就是此类典型案例；非隐私数据的整合可能产生敏感的个人信息[4],如性取向、财务状况等；大数据分析结果可能被滥用[5],如,美国大规模枪击事件已经产生试图确定哪些人有可能采取付诸行动的暴力冲动,这些线索被认为存在于Facebook和其他社交媒体中,和一定模式相匹配的任何人都变成了犯罪嫌疑人.
1国内外研究现状和趋势
用户信息隐私保护是指任何人无权收集、加工或使用个人信息,除非经信息主体的自愿同意或从事该行为有法律上的依据.实现大数据环境下用户信息隐私保护,较以往其他安全问题更为棘手[6].目前解决用户信息隐私保护问题的方案主要有社会方法和技术方法两种.
11社会方法
111隐私保护立法
国际上已有50多个国家和地区制定了个人信息保护相关法律法规和标准,规范社会、政治、经济活动、网络空间中处理个人信息的行为[7].立法保护隐私信息的代表是欧盟.问题是各国政府对个人隐私的刚性边界难以达成共识,隐私保护标准难以统一.美国官方认为在国际范围内保护个人隐私时,不应阻碍信息跨境流动,影响电子商务和跨境贸易发展,希望通过对隐私保护采取平衡的规制方式,创造有利于创新的最佳增长环境[8].因此,目前要想在国别标准差异的法规基础上制定出一套切实可行的管理规则还是异常艰难.
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作者简介：殷丽杰（1987 06-），女，河北保定，中粮海优（北京）有限公司，中国人民大学统计学院概率论与数理统计专业。张硕硕（1987 07。
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