大數據隱私保護研究技術有哪些

大數據隱私保護研究技術有以下這些：

• 數據脫敏：數據脫敏技術是指對某些敏感信息通過脫敏規則進行數據的變形，實現對敏感及隱私數據的可靠保護。它有別于加密技術，加密技術是指在數據存儲或者傳輸過程中對數據使用密鑰進行處理，變成不可見的密文，在需要使用時，要用密鑰對數據進行反向運算獲得真實數據。而數據脫敏技術是對數據進行一定邏輯的處理和運算，但是處理過后的數據并不是密文，而是完全有別于原文的另一套明文，在使用時無須反向運算即可直接使用。

• 敏感數據發現：基于大數據計算框架可實現海量數據的自動分詞、向量化、特征提取、特征降維、權重計算、決策樹生成等方法，解決結構化數據表、文字、圖像、視頻等數據的敏感內容識別與提取問題，實現在海量數據中自動、高效、準確地甄別敏感數據，為敏感數據的定向及精準脫敏提供支持。

• 數據匿名保護：數據匿名保護技術在隱私披露風險和數據精度間進行折中，有選擇地發布敏感數據極可能披露敏感數據的信息，但保證對敏感數據及隱私的披露風險在可容忍范圍內。數據匿名化一般采用兩種基本操作。一種是抑制某數據項，即不發布該數據項；另一種是泛化，對數據進行更概括、抽象的描述。常見的數據匿名化模型方法包括k-匿名、l-多樣化、t-貼近等。

• 密文搜索：密文搜索技術是實現隱私數據安全共享的重要技術，這種技術通常要求數據擁有者在將數據密文傳輸到服務器之前，首先提取該數據的關鍵詞并進行加密，將加密的關鍵詞和加密數據作為整個密文傳輸給存儲服務器。目前密文檢索的方法主要分為兩種：對稱檢索加密和非對稱檢索加密。對稱檢索加密主要用于加密數據的內容檢索，也可用于實現關鍵詞可檢索的對稱加密。非對稱檢索加密主要適用于不同用戶訪問數據，還可以實現連續關鍵詞檢索和區間詢問。

• 差分隱私保護：差分隱私保護是基于數據失真的隱私保護技術，采用添加噪聲的方法使隱私數據失真但同時保持某些數據或數據屬性不變，要求處理后的數據仍然保持某些統計方面的性質，以便進行數據挖掘等操作。差分隱私保護技術可以保證，在數據集中添加或刪除一條數據不會影響到查詢輸出結果，因此即使在最壞情況下，攻擊者已知除一條記錄之外的所有隱私數據，仍可以保證這一條記錄的隱私信息不會被泄露。