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信息安全工程師個人信息隱私保護概念及習題
來源:信管網 2022年06月02日 【所有評論 分享到微信

信息安全工程師個人信息隱私保護概念及習題

1890 年Warren 和Brandeis 在《哈佛法律評論》上發(fā)表了《隱私權》 (The Right to Privacy) 一文,首次提出了隱私權的概念。他們認為隱私是一種權利,即定義為:獨處的權利(Right to be Left Alone)。Mason 認為隱私是"控制、收集和使用個人信息的權利”。Culnan將隱私定義為"某人控制其他人接觸自己個人信息的能力"。因此對于隱私,我們很難找到能適用于不同領域研究的普遍定義。

從隱私所有者的角度,隱私可以分為以下三類:個人隱私、通信內容隱私、行為隱私。

隱私類別 主要內容 舉例

個人隱私

個人隱私信息分為一般屬性、標識屬性和敏感屬性。一般屬性可直接用來識別個體,

是穩(wěn)私保護過程中需要保護的首要信息;標識屬性指含有高度的個人特征而能用來間接識別個體的屬性敏感屬性指不愿意為他人所知的一些個人信息。這些屬性在隱私權保護范圍內,應當從法律的高度以隱私權加以保護。

例如個人的姓名、指紋、肖像、身份證件、年齡、性別、 學歷、財物收入、病史情況、 犯罪記錄等信息。

通信內容隱私

社會關系是通過人們的相互交流溝通構建而成,然而通信當事人往往不想通信內容為第三方所知。過去的通信手段無外乎面談和書信,通信內容的安全性很高。但是,隨著技術的發(fā)展,很多第三方作為通信服務提供商介入了通信,提供服務的同時也造成了安全隱患。現在通信內容一般都被數字化存儲,可以利用一定的手段進行再現,通信內容很容易暴露,所以通信內容應加以保護。

例如騰訊、中國移動等公司提供的服務。

行為隱私

人們面臨的威脅并不僅限于個人隱私露,還在于基于數據挖掘技術對人們狀態(tài)和行為的預測,而社交網絡分析研究也表明,可以通過其中的群組特性發(fā)現用戶的屬性。

例如喜好偏見、瀏覽記錄、購物習慣和生活軌跡等日常行為。

習題演練:

面向數據挖掘的隱私保護技術主要解高層應用中的隱私保護問題,致力于研究如何根據不同數據挖掘操作的特征來實現對隱私的保護,從數據挖的角度,不屬于隱私保護技術的是(  )。

A.基于數據分析的隱私保護技術

B.基于微據失真的隱私保護技術

C.基于數據匿名化的隱私保護技術

D.基于數據加密的隱私保護技術

信管網參考答案: A(僅供參考,歡迎評論交流)

信管網解析:

本題考查隱私保護技術。

利用數據挖掘實現隱私保護技術可以通過數據失真、數據匿名化和數據加密來實現。

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