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数据库---泄露类型
---数据泄露可以分为多种类型,根据不同的类型,通常可以采用不同的---数据泄露风险模型来衡量防止---数据泄露的风险,以及对应不同的数据---算法对数据进行---。一般来说,---数据泄露类型包括:
个人标识泄露。---据使用人员通过任何方式确认数据表中某条数据属于某个人时,称为个人标识泄露。个人标识泄露为---,因为一旦发生个人标识泄露,数据使用人员就可以得到具体个人的---息。
属性泄露,---据使用人员根据其访问的数据表了解到某个人新的属性信息时,称为属性泄露。个人标识泄露肯定会导致属性泄露,但属性泄露也有可能单独发生。成员关系泄露。---据使用人员可以确认某个人的数据存在于数据表中时,称为成员关系泄露。成员关系泄露相对风险较小,个人标识泄露与属性泄露肯定意味着成员关系泄露,但成员关系泄露也有可能单独发生。
数据库---泄露风险可控
实现基于大数据平台的---算法库,可并行,的按照---规则对---数据进行---。基于数据---的理论基础,市级数据安全综合治理平台系统,建立用户---数据泄露风险的衡量模型,可定性定量的准确衡量数据可能发生泄露的风险。可管理。结合大数据平台的用户体系,权限管理体系,以及---数据不同保护级别的权限管理体系,实现对---数据基于审批的数据访问机制。结合公司制度,规范,法务等管理,实现在尽可能保护用户---数据,减少数据泄露风险的前提下,市级数据安全综合治理平台功能,较大化保留数据分析挖掘的价值。可审计。对数据的访问要---可回溯,可审计,当发生数据泄露时,要---能够通过审计日志找到对应的泄露人员。
数据库---泄露风险模型
是对所有可标识列进行移除或是---,北京数据安全综合治理平台,使得攻击者无法直接标识用户。但是攻击者还是有可能通过多个半标识列的属性值识别个人。攻击者可能通过社工(知道某个人的姓名,邮编,市级数据安全综合治理平台报价,生日,性别等)或是其他包含---的以开放数据库获得特定个人的半标识列属性值,并与大数据平台数据进行匹配,从而得到特定个人的---息。如果攻击者知道某用户的邮编和年龄,就可以得到该用户的------息。为了避免这种情况的发生,通常需要对半标识列进行---处理,如数据泛化等。数据泛化是将半标识列的数据替换为语义--致但更通用的数据,已上述数据为例,对邮编和年龄泛化后的数据。
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