大数据挖掘预测服刑人员再犯

用户隐私数据保护与挖掘用户数据价值是两个互相冲突的矛盾体，彻底的数据脱敏，需要抹去全部的用户标识信息，使得数据潜在的分析价值大大降低。另一方面，完全保留用户隐私数据信息，可最大化数据的分析价值，同时导致用户隐私泄露的风险无法控制。因此，大数据脱敏平台的设计目标并不是实现工具算法来完全抹去全部的用户标识信息，而是包括如下几个目标：

1.数据泄露风险可控

首先，实现基于大数据平台的脱敏算法库，可并行、高效地按照脱敏规则对隐私数据进行脱敏。其次，基于数据脱敏的理论基础，建立用户隐私数据泄露风险的衡量模型，可定性定量地准确衡量数据可能发生泄露的风险。

2.可管理

结合大数据平台的用户认证体系、权限管理体系，以及隐私数据不同保护级别的权限管理体系，实现对隐私数据基于审批的数据访问机制。结合公司制度、规范、法务等管理，实现在尽可能保护用户隐私数据，减少数据泄露风险的前提下，最大化保留数据分析挖掘的价值。(www.xing528.com)

3.可审计

对数据的访问要保证可回溯，可审计，当发生数据泄露时，要保证能够通过审计日志找到对应的泄露人员。

大数据脱敏平台的设计方向一般包括静态大数据脱敏平台和动态大数据脱敏平台，所谓静态和动态之分，主要在于脱敏的时机不同。对于静态脱敏来说，数据管理员提前对数据进行不同级别的脱敏处理，生成不同安全级别的数据，然后授予不同用户访问不同安全级别数据的权限。对于动态脱敏来说，管理员通过元数据管理不同用户访问具体数据的安全权限，在用户访问数据的时候，动态地从原始数据中按照用户权限进行脱敏处理。大数据平台脱敏技术方案是一个非常有趣的课题，目前业界还没有看到有成熟的方案，鉴于其对数据安全和数据价值的作用，非常值得深入研究，希望以后可以看到相关研究者的研究成果。