有哪些常见的大数据隐私安全保护技术

常见的大数据隐私安全保护技术如下：

• 数据失真技术:在原始数据里加入适量“噪声”数据，让敏感数据不易被识别或者难以被攻击者还原出真实数据，由此保护用户的原始数据。

• 数据溯源技术:通过追踪数据的来演、重现数据的传输记录，用以帮助用户缩短辨别信息真伪的时间，确定数据运算以及检验结果是否正确等，其中使用最多的就是多位标记法。

• 匿名发布技术:通过匿名发布信息、有选择地发布原始数据、不发布敏感数据等方法，来躲避不法分子的攻击行为，以此来保护大数据信息安全与个人隐私。目前，这一技术还尚未成熟，需要不断地发展与完善，以提高大数据的安全性。

• 角色挖掘技术:通过整合、分配用户角色的方式，实现用户相关权限的科学管理，为用户提供个性化服务并监控某些用户行为，进而使大数据信息与个人隐私更安全。

• 身份认证技术:通过采集、分析用户的行为以及设备运行的参数等，总结用户的行为特征，并基于此对用户身份进行验证，以此尽量避免骇客盗取个人信息的行为，进而保护信息安全和个人隐私。

• 存储完整性审计技术:确保重要信息（如个人隐私数据）在存入大数据服务器后，如何完整地取出且不消耗大量带宽。该技术也正在研究中，一种可行的方法就是利用群组有效用户的方法对大数据进行完整性审计，以提高重要信息安全与隐私保护的审计效率。