银行系统大数据共享隐私保护问题研究.docx

"银行系统大数据共享隐私保护问题研究" 在大数据时代，企业实现数据共享可以减少数据采集、资料收集等重复劳动和相应费用。但是在共享并使用数据的道路上，我们必须面对的一个问题是数据隐私，它已成为制约大数据共享进一步发展的最大障碍。在银行系统中，由于各银行考虑到客户及企业隐私，各银行间并不进行数据共享，这导致了一些通过数据共享可以非常简单的业务操作也要消耗大量的人力物力来解决。 隐私保护技术的出现就是为了解决上述问题。具体地说，实施数据隐私保护主要考虑以下两个方面：（1）如何保证数据应用过程中不泄露隐私；（2）如何更有利于数据的应用。当前，隐私保护领域的研究工作主要集中于如何设计隐私保护原则和算法更好地达到这两方面的平衡。 隐私保护下的实体匹配是将描述现实世界中同一实体的不同表现形式的信息进行匹配的过程，该过程中除了最终匹配结果被数据源间共享，其他信息均未泄露。隐私保护下的实体匹配的输入为结构已知的记录集合，即关系数据库中的表，其输出是两个数据库中匹配上的实体的 ID 对。匹配的流程主要分为分块、比较、决策三个核心过程。 在银行系统中，隐私保护问题的解决框架可以分为两个方面：（1）银行间数据不共享导致的外汇违规操作问题；（2）在客户办理信用卡时，个人信用记录泄露问题。对此，文章提出了两个解决银行系统内具体问题的解决框架：隐私保护下的实体匹配技术和个人信用记录保护框架。 隐私保护下的实体匹配技术可以在不泄露隐私信息的情况下得到实体匹配的结果。该技术在银行系统中的应用可以解决银行间数据不共享导致的外汇违规操作问题。同时，该技术也可以应用于个人信用记录保护，避免了客户个人信用记录的泄露。 隐私保护的实体匹配技术的研究，对于大数据共享具有一定的意义。随着计算机应用越来越广泛，各行业各部门对信息的需求也越来越广泛，要求越来越高。但是，如果不解决隐私保护问题，大数据共享将无法发展。因此，隐私保护的实体匹配技术的研究将成为大数据共享的关键技术之一。 在银行系统中，隐私保护问题的解决可以分为两个方面：（1）银行间数据共享问题；（2）个人信用记录保护问题。对此，文章提出了两个解决银行系统内具体问题的解决框架：隐私保护下的实体匹配技术和个人信用记录保护框架。这些技术可以解决银行系统中的隐私保护问题，为大数据共享提供了可能。 隐私保护的实体匹配技术的研究，对于大数据共享具有一定的意义。随着计算机应用越来越广泛，各行业各部门对信息的需求也越来越广泛，要求越来越高。但是，如果不解决隐私保护问题，大数据共享将无法发展。因此，隐私保护的实体匹配技术的研究将成为大数据共享的关键技术之一。 在银行系统中，隐私保护问题的解决可以分为两个方面：（1）银行间数据共享问题；（2）个人信用记录保护问题。对此，文章提出了两个解决银行系统内具体问题的解决框架：隐私保护下的实体匹配技术和个人信用记录保护框架。这些技术可以解决银行系统中的隐私保护问题，为大数据共享提供了可能。 在大数据时代，隐私保护技术的研究将成为大数据共享的关键技术之一。随着计算机应用越来越广泛，各行业各部门对信息的需求也越来越广泛，要求越来越高。但是，如果不解决隐私保护问题，大数据共享将无法发展。因此，隐私保护的实体匹配技术的研究将成为大数据共享的关键技术之一。 隐私保护的实体匹配技术的研究，对于大数据共享具有一定的意义。随着计算机应用越来越广泛，各行业各部门对信息的需求也越来越广泛，要求越来越高。但是，如果不解决隐私保护问题，大数据共享将无法发展。因此，隐私保护的实体匹配技术的研究将成为大数据共享的关键技术之一。