MapReduce计算过程中将非授权的隐私数据泄露出去,并且支持对计算结果的自动除密。Mowbray等人在数据存储和使用阶段使用一种基于客户端的隐私管理工具[43],提供以用户为中心的信任模型,帮助用户控制自己的敏感信息在云端的存储和使用。苹果最近申请了一项专利,叫做电子分析污染技术,能够将用户在苹果产品上产生的行为数据进行污染和混淆,让其他厂商获取不到真正的用户数据。这类信息安全保护的思路是:当各种加密措施无法彻底保护个人信息时,不如将大量的垃圾信息、错误信息充斥在真实有效的信息之中,让窃取者不得不耗费巨大的成本从中分析。高德纳公司分析指出,大数据安全是一场必要的斗争,并且大数据本身更可用来提高企业安全。因为解决安全问题的前提是,企业必须先确定正常、非恶意活动是啥样子的,然后查找与之不同的活动;从而,发现恶意活动,基于大数据来建立一个基线标准就很好地达到了这个目的。
最后,大数据的出现会促使IT相关行业的生态环境和产业链的变革。传统的网络公司运营模式是在自己的服务器上来管理若干产品和服务,并通过网络连线提供给用户终端,产生的数据归公司独有。然而,在大数据时代,这种模式已经难以胜任,服务公司往往会选择租赁第三方的开放平台来运营自己的业务。这样,用户提供数据,服务方处理数据,但数据的实际存储地却在第三方。大数据影响的IT产业链大致包括数据资源、应用软件、基础设施三大部分。数据资源方面,各大信息中心、通信运营商等积极研制和引用大数据技术,挖掘大量数据分析相关人才,数据资源的收集和开发产业逐步完善;应用软件方面,随着高性能云平台的出现,云应用软件也不断被开发出来,用户再也不必烦恼复杂的软件安装和配置过程,便可以轻松享受各种网络应用服务;基础设施方面,大数据对硬件的依赖,迫使高性能硬盘、低能耗服务器、小巧化个人终端等行业的快速发展。另外,大数据技术的日益成熟也会促使跨行业经营模式的发展。第三方可以将用户的各种服务请求进行打包,然后利用大数据分析来寻求最好的服务商的组合以反馈给用户。对服务提供方来说,借助第三方可以更好地推销自己的服务。而对
第三方而言,可以获得大量的分析数据,其中的利益也是可观的,真正的实现了“双赢”,同时也使得用户获得更好的服务体验。
结束语
大数据时代挑战与机遇并存,正确处理好大数据,不仅符合企业的利益,也给人们日常生活带来极大的便利。本文对大数据的基本概念、处理流程以及相关技术进行了简要的探讨,并分析了大数据可能带来的一些问题及应对策略。云计算目前是处理大数据的基础技术,但其在安全和隐私方面的保障工作仍让不少人感到怀疑,根本原因还是个人和商业的信息都存放在远端的巨头们提供的看不见的“云”上。大数据时代已经到来,但是,相应的技术体系和社会保障仍是亟需研究的应用课题