隐私数据分析喷气机是什么意思

Ⅰ 数据隐私属于什么层面的分析

云计算环境中用户的数据隐私即秘密数据，是不想被他人获知的信息。从隐私所有者的角度，可将隐私数据分为个人隐私数据和共同隐私数据，个人隐私数据包括可用来识别或定位个人的信息(如电话号码、地址、信用卡号、认证信息等)和敏感的信息(如个人的健康状况、财务信息、历史访问记录、公司的重要文件等)。

数据隐私的风险因素
1、数据的外包存储

在云计算中，用户租用云服务商的计算或存储资源，即将数据外包存放在云端。外包了数据意味着用户不再对数据和环境拥有完全的控制权，尽管可以借助数据加密技术在一定程度上保障静态存储的机密性，然而在动态运行时，解密后的数据可能存在于内存、网络或磁盘缓存等介质中，在用户数据自上传到销毁的整个生命周期中，隐私性可能受到多方面的威肋、，隐私风险不可忽视。

2、虚拟化与多租户

虚拟化技术是实现云计算资源池化和按需服务的基础，而多租户作为云计算中的一种软件架构技术被广泛使用，多个租户的虚拟机可被部署到同一台主机上，即共享同一堆栈的软、硬件资源。尽管通过虚拟机能够有效隔离用户的资源，然而目前的虚拟化平台并不是完美的，仍然存在安全漏洞，如Xen虚拟化平台存在被旁路攻击的危险，攻击者可通过操纵自己的虚拟机对放置于同一台主机上的其他虚拟机进行旁路攻击，致使对方隐私数据被泄漏。

3、大数据

云计算的出现带动了大数据应用的发展，对数据整合、分析与挖掘所产生的效果前所未有，社会和个人均因大数据的使用而获益，然而不容忽视的问题是隐私风险的存在。大数据背景下由于各种挖掘和整合技术的使用，导致个人的兴趣爱好、行为模式、社会习惯等隐私信息暴露。多项实际案例说明，即使无害的数据被大量收集后，也会暴露个人隐私。大数据如同一把双刃剑，在带来便利的同时隐藏着风险。

本条目对我有帮助
13
分享到：
下载MBA智库，阅读全文
本条目相关文档
大数据安全和隐私手册 57页 大数据安全与隐私保护 13页 大数据安全与隐私保护 24页 大数据的隐私黑洞与苍白立法 6页

Ⅱ 数据分析指的是什么

数据分析就是对数据进行分析。专业的说法，数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据也称观测值，是通过实验、测量、观察、调查等方式获取的结果，常常以数量的形式展现出来。

数据分析要达到帮助管理者有效决策提供有价值信息，比如日常通报、专题分析等，这些就是数据分析具体工作的体现。而什么时候做通报工作，什么时候开展专题分析，这都需要我们根据实际情况做出选择的。

数据分析的六种基本分析方法有：

1、构成分析法；2、同类比较分析法；3、漏斗法；4、相关分析法；5、聚类分析法；6、分组分析法。

构成分析在统计分组的基础上计算结构指标，来反映被研究总体构成情况的方法。应用构成分析法，可从不同角度研究投资构成及其变动趋势，观察投资构成与产业结构、社会需要构成的适应关系，可以揭示事物由量变到质变的具体过程。

Ⅲ 数据脱敏简单来说是什么意思

数据脱敏，指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。这样就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集。

数据脱敏是指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在不违反系统规则条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。数据安全技术之一，数据库安全技术主要包括：数据库漏扫、数据库加密、数据库防火墙、数据脱敏、数据库安全审计系统。数据库安全风险包括：拖库、刷库、撞库。

通过数据脱敏产品，可以有效防止企业内部对隐私数据的滥用，防止隐私数据在未经脱敏的情况下从企业流出。满足企业既要保护隐私数据，同时又保持监管合规，满足企业合规性。

在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在不违反系统规则条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。是数据库安全技术之一。

DMS提供了丰富的内置脱敏算法和灵活的、流程化的策略和方案管理能力，支持对多种数据源进行脱敏处理，帮助企业在不改变业务流程的前提下快速部署实施，有效的降低脱敏的复杂度和风险，控制脱敏成本。