大数据时代下,数据与信息安全如何完美平衡
随着互联网技术及其应用的发展,以大数据为代表的数据密集型技术将成为新时代技术变革的基础。但与此同时,数据的进一步集中和数据量的增加,使海量数据的安全防护面临巨大挑战,大数据在搜集、存储、使用等环节中仍面临着许多信息安全风险问题。大数据时代下,开发者该如何解决制约其发展的信息安全问题呢?
极光推送CTO兼首席科学家黄鑫分享了自己对信息安全的一些看法,并就数据分析与用户隐私的完美平衡进行了详细阐述。
谈到信息安全时,黄鑫首先表达了自己眼中的信息安全概念,并把信息概念分成三大类:
一是信息层面安全
学校中的信息安全专业,主要致力于通信加密,密码加固等传统的安全领域;二是用户层面的信息安全,也就是说用户把信息存储到了你的服务器上,你要怎么样保证用户的隐私不受侵犯;三是架构层面的信息安全,简而言之,就是如何保证信息不丢。
那么逐个剖析,从最简单的说起,我们为什么要从HTTP切换到HTTPS,为什么有一天大家都抛弃了HTTP而投向了HTTPS的怀抱,毕竟HTTPS需要消耗比HTTP更大的硬件开销,在架构层面同样需要做出很多的调整。那是因为HTTP无论对于网络传输的内容,还是对于协议本身信息都没有做过任何的加密,从而使得用户的任何信息在网络中都可能被捕获。这时,相信有人会讲,那我们是一个内容浏览类的网站,用户并不需要输入信息,是否就可以不使用HTTPS了呢?
答案是使用HTTP不仅会发生泄漏数据,还会发生注入数据,这也是我们常常提到了流量劫持。当然,由于HTTPS对于服务器资源的消耗,HTTP也推出了HTTP/2,除了一些新的特性之外,当然也加入了信息加密的功能。另外,密码的加密也是老生常谈,密码的加密是一个听上去简单实际很复杂的事情,归根结底,密码加密是一个需要平衡的事情,如果采用简单加密方式(例如MD5),那么自然也会容易被解密,但是如果采用复杂加密算法,自然也对CPU提出了更高的要求。
第二点就是用户层面的信息安全
用户隐私在近年来被提升到了一个前所未有的高度,大数据时代人人都在做数据分析,却又人人都在做用户隐私,那么如何把握数据分析和用户隐私之间的平衡。也许在很久之前我们就触犯了“用户隐私”,当我们在电商网站上“喜欢也喜欢”的时候,这个数据来源于“用户隐私”;当我们在搜索引擎上看到“搜索广告”的时候,这个数据也来源于“用户隐私”;甚至可以说,如果我们严格地去界定“用户隐私”,那么如今的产品会死掉90%甚至更多,如此一来,我们到底如何去客观地理解用户隐私?
对于隐私的红线,黄鑫认为,用户的数据分析是机器可读但是人工不可读的。举个例子,在做用户的垃圾邮件过滤的时候,我们需要对每封邮件抽取特征,其中包括发件人、发件时间以及对于邮件正文内容的结构化抽取,然后通过分类算法对邮件进行分类。但是需要注意一点,这个过程,我们对“人”是不可见的,我们会对几千万的数据进行机器处理,处理的是宏观上的“大数据”。但若是通过人去扫描数据库,然后提取出了邮件记录并且去做人眼识别,那么这个行为是侵犯用户隐私的。
再者,是否侵犯用户隐私的一个隐含区分点是“侵犯隐私”之后做了什么,例如我们对搜索记录进行数据分析后为用户推荐了更好的结果,我们说这并不是侵犯数据隐私,但是如果对搜索结果进行分析后,我们将用户的资料提供给了某医院,那么用户隐私就被侵犯了,一言结之,是否侵犯隐私一定程度上关联与后续的操作是否侵犯到了用户切身的利益。
最后,是否侵犯隐私的一个标准在于我们最终暴露的是用户的什么信息。我们都知道DMP行业提供API使得DSP可以进行更加精准的广告投放,但是提供什么样的信息成为了关键,如果提供的是用户的消费记录,这个是侵犯隐私的,如果提供的是通过数据挖掘得到的收入水平,那么这个信息也许是不侵犯隐私的。 其实用户隐私是一个很敏感的词,也许这个词天生就与数据挖掘、数据分析互相抵触,法律上也并没有对相关的标准拉过红线,如何把握也许值得我们更深入地探讨。
第三点就是关于架构层面的安全
这一层面的安全说起来比较复杂,在此,黄鑫举了两个例子。第一,一份数据应该存多少份才能保证数据不丢,什么样的存储架构可以较好地平衡数据备份和存储成本之间的平衡。在存储上,我们希望平衡成本和可靠性,例如我们可以通过EC2冗余算法来平衡;再者我们需要多机房的互备来防止数据中心的灾难性事故,但是是否我们就是盲目地将存储成本除以2,这不但对于成本是巨大的消耗,对于网络带宽,磁盘压力也是种巨大的消耗,那么我们可以去折中地拆分数据的冷热分区,以及适当采用廉价磁盘+云备份的模式以保证整体数据的安全。第二,在存储架构上对于高安全性信息进行隔离。例如我们将用户的用户名、密码、盐存储在同一个数据库,对于入侵者而言,只要拖下来就全部获取了,那么我们是否应该将彼此依赖的盐、加密密码分离存储,或者采用更高的安全性方案进行存储,是值得我们探讨的事情。
另外,提及一个小的trick,由于MYSQL的各种入侵方法已经成熟的不能再成熟了,所以对于一些公司而言,不妨将一些敏感、又访问压力不大的信息存储与一些相对冷门的数据库中,这样可以在一定程度上加固信息的安全性。
信息安全是一个庞大的领域,其中涉及到很多知识点,目前大多公司都对其没有提及足够的重视。因为信息安全是一个“黑天鹅”事件,以至于大家不愿意在上面投入巨大的精力。 “希望随着国内对于安全的进一步重视,更多的公司也能在信息安全领域投入越来越多的关注。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当今数字化时代,数据分析师的重要性与日俱增。但许多人在踏上这条职业道路时,往往充满疑惑: 如何成为一名数据分析师?成为 ...
2025-04-02最近我发现一个绝招,用DeepSeek AI处理Excel数据简直太爽了!处理速度嘎嘎快! 平常一整天的表格处理工作,现在只要三步就能搞 ...
2025-04-01你是否被统计学复杂的理论和晦涩的公式劝退过?别担心,“山有木兮:统计学极简入门(Python)” 将为你一一化解这些难题。课程 ...
2025-03-31在电商、零售、甚至内容付费业务中,你真的了解你的客户吗? 有些客户下了一两次单就消失了,有些人每个月都回购,有些人曾经是 ...
2025-03-31在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的需求持续飙升。世界经济论坛发布的《未来就业报告》, ...
2025-03-28你有没有遇到过这样的情况?流量进来了,转化率却不高,辛辛苦苦拉来的用户,最后大部分都悄无声息地离开了,这时候漏斗分析就非 ...
2025-03-27TensorFlow Datasets(TFDS)是一个用于下载、管理和预处理机器学习数据集的库。它提供了易于使用的API,允许用户从现有集合中 ...
2025-03-26"不谋全局者,不足谋一域。"在数据驱动的商业时代,战略级数据分析能力已成为职场核心竞争力。《CDA二级教材:商业策略数据分析 ...
2025-03-26当你在某宝刷到【猜你喜欢】时,当抖音精准推来你的梦中情猫时,当美团外卖弹窗刚好是你想吃的火锅店…… 恭喜你,你正在被用户 ...
2025-03-26当面试官问起随机森林时,他到底在考察什么? ""请解释随机森林的原理""——这是数据分析岗位面试中的经典问题。但你可能不知道 ...
2025-03-25在数字化浪潮席卷的当下,数据俨然成为企业的命脉,贯穿于业务运作的各个环节。从线上到线下,从平台的交易数据,到门店的运营 ...
2025-03-25在互联网和移动应用领域,DAU(日活跃用户数)是一个耳熟能详的指标。无论是产品经理、运营,还是数据分析师,DAU都是衡量产品 ...
2025-03-24ABtest做的好,产品优化效果差不了!可见ABtest在评估优化策略的效果方面地位还是很高的,那么如何在业务中应用ABtest? 结合企业 ...
2025-03-21在企业数据分析中,指标体系是至关重要的工具。不仅帮助企业统一数据标准、提升数据质量,还能为业务决策提供有力支持。本文将围 ...
2025-03-20解锁数据分析师高薪密码,CDA 脱产就业班助你逆袭! 在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的 ...
2025-03-19在 MySQL 数据库中,查询一张表但是不包含某个字段可以通过以下两种方法实现:使用 SELECT 子句以明确指定想要的字段,或者使 ...
2025-03-17在当今数字化时代,数据成为企业发展的关键驱动力,而用户画像作为数据分析的重要成果,改变了企业理解用户、开展业务的方式。无 ...
2025-03-172025年是智能体(AI Agent)的元年,大模型和智能体的发展比较迅猛。感觉年初的deepseek刚火没多久,这几天Manus又成为媒体头条 ...
2025-03-14以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏,如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-13以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/go ...
2025-03-12