大数据分析与隐私保护技术综述-2024年修订版

内容概要：本文详细介绍了大数据分析与隐私保护的关键技术，涵盖了大数据技术框架、大数据安全与隐私保护的差别、早期及基于数据分析的访问控制技术、安全检索技术、同态加密、隐私保护技术及差分隐私等多个方面。文中探讨了数据安全、隐私保护的不同维度，提供了多种技术实现和应用场景。重点讨论了访问控制、数据安全传输、数据匿名、属性加密等关键技术，强调了隐私保护与数据实用性之间的平衡。 适合人群：具备信息安全、大数据技术背景的研究人员、开发人员和管理人员，特别是关注大数据安全与隐私保护技术的专业人士。 使用场景及目标：本文适用于大数据环境下的系统设计与开发，帮助技术人员理解和应用先进的安全与隐私保护技术，保障数据在传输、存储、使用过程中的安全性与隐私性。 其他说明：本文不仅提供了理论基础，还结合实际案例，深入浅出地解析了各种技术的应用场景和实施细节，有助于读者在实践中有效运用相关技术。