合规视角下的数据安全技术前沿与应用

被引:8
作者
陈磊 [1 ,2 ]
刘文懋 [1 ]
机构
[1] 绿盟科技集团股份有限公司
[2] 清华大学自动化系
基金
中国博士后科学基金;
关键词
数据安全; 隐私保护; 安全合规; 差分隐私; 联邦学习;
D O I
暂无
中图分类号
TP309 [安全保密];
学科分类号
081201 ; 0839 ; 1402 ;
摘要
【目的】本文从合规视角出发,阐述和分析当前存在的十种前沿数据安全技术以及应用,旨在为国内的数据安全合规、隐私保护等场景提供技术指导与参考。【方法】基于数据安全需求与合规挑战,将数据安全建设从宏观上划分为用户隐私合规、数据安全治理和数据共享计算三类场景,并在这些场景下分别阐述差分隐私、敏感数据识别、用户实体行为分析、安全多方计算和联邦学习等十种创新技术,以及在工业界的应用现状与挑战。【结果】基于分析,这十种技术不仅可以提升企业组织的数据安全防护水平,同时可以很好地遵循欧盟《通用数据保护条例》与国内《网络安全法》等法规要求。【结论】总的来说,随着全球数据安全领域立法与监管,一方面催生了巨大的信息安全与合规需求,另一方面也给数据安全技术带来新一轮的发展机遇。毋庸置疑,当前的这些新技术在商业应用上仍面临着诸多关键性挑战,未来值得进一步研究与探索。
引用
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共 1 条
[1]  
Secure Multiparty Computation: From Millionaires Problem to Anonymizer[J] . Rashid Sheikh,Durgesh Kumar Mishra,Beerendra Kumar. Information Security Journal: A Global Perspective . 2011 (1)