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大数据带来的安全挑战_数据分析师考试
2015-08-01
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大数据带来的安全挑战_数据分析师考试


科学技术是一把双刃剑。大数据所引发的安全问题与其带来的价值同样引人注目。而最近爆发的“棱镜门”事件更加剧了人们对大数据安全的担忧。与传统的信息安全问题相比，大数据安全面临的挑战性问题主要体现在以下几个方面。
 
1 大数据中的用户隐私保护
 
大量事实表明，大数据未被妥善处理会对用户的隐私造成极大的侵害。根据需要保护的内容不同，隐私保护又可以进一步细分为位置隐私保护、标识符匿名保护、连接关系匿名保护等。
 
人们面临的威胁并不仅限于个人隐私泄漏，还在于基于大数据对人们状态和行为的预测。一个典型的例子是某零售商通过历史记录分析，比家长更早知道其女儿已经怀孕的事实，并向其邮寄相关广告信息。而社交网络分析研究也表明，可以通过其中的群组特性发现用户的属性。例如通过分析用户的Twitter信息，可以发现用户的政治倾向、消费习惯以及喜好的球队等。
 
当前企业常常认为经过匿名处理后，信息不包含用户的标识符，就可以公开发布了。但事实上，仅通过匿名保护并不能很好地达到隐私保护目标。例如，AOL公司曾公布了匿名处理后的3个月内部分搜索历史，供人们分析使用。虽然个人相关的标识信息被精心处理过，但其中的某些记录项还是可以被准确地定位到具体的个人。纽约时报随即公布了其识别出的1位用户。编号为4417 749的用户是1位62岁的寡居妇人，家里养了3条狗，患有某种疾病，等等。另一个相似的例子是，着名的DVD租赁商Netflix曾公布了约50万用户的租赁信息，悬赏100万美元征集算法，以期提高电影推荐系统的准确度。但是当上述信息与其它数据源结合时，部分用户还是被识别出来了。研究者发现，Netflix中的用户有很大概率对非topl00、top500、topl000的影片进行过评分，而根据对非top影片的评分结果进行去匿名化（de-anonymizing）攻击的效果更好。
 
目前用户数据的收集、存储、管理与使用等均缺乏规范，更缺乏监管，主要依靠企业的自律。用户无法确定自己隐私信息的用途。而在商业化场景中，用户应有权决定自己的信息如何被利用，实现用户可控的隐私保护。例如用户可以决定自己的信息何时以何种形式披露，何时被销毁。包括：（1）数据采集时的隐私保护，如数据精度处理；（2）数据共享、发布时的隐私保护，如数据的匿名处理、人工加扰等；（3）数据分析时的隐私保护；（4）数据生命周期的隐私保护；（5）隐私数据可信销毁等。
 
2 大数据的可信性
 
关于大数据的一个普遍的观点是，数据自己可以说明一切，数据自身就是事实。但实际情况是，如果不仔细甄别，数据也会欺骗，就像人们有时会被自己的双眼欺骗一样。
 
大数据可信性的威胁之一是伪造或刻意制造的数据，而错误的数据往往会导致错误的结论。若数据应用场景明确，就可能有人刻意制造数据、营造某种“假象”，诱导分析者得出对其有利的结论。由于虚假信息往往隐藏于大量信息中，使得人们无法鉴别真伪，从而做出错误判断。例如，一些点评网站上的虚假评论，混杂在真实评论中使得用户无法分辨，可能误导用户去选择某些劣质商品或服务。由于当前网络社区中虚假信息的产生和传播变得越来越容易，其所产生的影响不可低估。用信息安全技术手段鉴别所有来源的真实性是不可能的。
 
大数据可信性的威胁之二是数据在传播中的逐步失真。原因之一是人工干预的数据采集过程可能引入误差，由于失误导致数据失真与偏差，最终影响数据分析结果的准确性。此外，数据失真还有数据的版本变更的因素。在传播过程中，现实情况发生了变化，早期采集的数据已经不能反映真实情况。例如，餐馆电话号码已经变更，但早期的信息已经被其它搜索引擎或应用收录，所以用户可能看到矛盾的信息而影响其判断。
 
因此，大数据的使用者应该有能力基于数据来源的真实性、数据传播途径、数据加工处理过程等，了解各项数据可信度，防止分析得出无意义或者错误的结果。
 
密码学中的数字签名、消息鉴别码等技术可以用于验证数据的完整性，但应用于大数据的真实性时面临很大困难，主要根源在于数据粒度的差异。例如，数据的发源方可以对整个信息签名，但是当信息分解成若干组成部分时，该签名无法验证每个部分的完整性。而数据的发源方无法事先预知哪些部分被利用、如何被利用，难以事先为其生成验证对象。
 
3 如何实现大数据访问控制
 
访问控制是实现数据受控共享的有效手段。由于大数据可能被用于多种不同场景，其访问控制需求十分突出。
 
大数据访问控制的特点与难点在于：
 
（1）难以预设角色，实现角色划分。由于大数据应用范围广泛，它通常要为来自不同组织或部门、不同身份与目的的用户所访问，实施访问控制是基本需求。然而，在大数据的场景下，有大量的用户需要实施权限管理，且用户具体的权限要求未知。面对未知的大量数据和用户，预先设置角色十分困难。
 
（2）难以预知每个角色的实际权限。由于大数据场景中包含海量数据，安全管理员可能缺乏足够的专业知识，无法准确地为用户指定其所可以访问的数据范围。而且从效率角度讲，定义用户所有授权规则也不是理想的方式。以医疗领域应用为例，医生为了完成其工作可能需要访问大量信息，但对于数据能否访问应该由医生来决定，不应该需要管理员对每个医生做特别的配置。但同时又应该能够提供对医生访问行为的检测与控制，限制医生对病患数据的过度访问。
 
此外，不同类型的大数据中可能存在多样化的访问控制需求。例如，在Web2.0个人用户数据中，存在基于历史记录的访问控制；在地理地图数据中，存在基于尺度以及数据精度的访问控制需求；在流数据处理中，存在数据时间区间的访问控制需求，等等。如何统一地描述与表达访问控制需求也是一个挑战性问题。


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