CN105447409B - 一种大数据隐私处理方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种大数据隐私处理方法及装置，所述方法包括：根据数据分割算法对原始文件中的大数据进行处理，得到隐私数据；获取所述隐私数据在原始文件中的位置信息，根据所述隐私数据和所述位置信息建立隐私数据和原始文件的映射表，并根据所述原始文件和所述映射表建立索引表，同时将所述映射表和所述索引表存入关系数据库。本发明通过数据分割算法将大数据中的隐私数据分割出来，通过单独的关系数据库对隐私数据进行单独存储，可以有效解决目前云环境下的医疗大数据将隐私数据和非隐私数据共同存储和处理，容易造成隐私数据泄露的问题，给医疗数据安全的进一步发展起到推动作用。

Description

一种大数据隐私处理方法及装置
技术领域
本发明涉及信息安全领域，具体涉及一种大数据隐私处理方法及装置。
背景技术
目前医疗大数据的迅猛发展给居民健康和医疗研究带来了极大的便利，方便居民对相关数据进行检索和查阅。但是，由于医疗大数据中涉及到很多个人隐私数据，这些个人隐私数据需要进行特定的数据保护，尤其在开放式的云环境下更需要对大数据进行隐私处理。然而目前云环境下的医疗大数据并未对个人隐私数据进行单独保护处理，如何保护云环境下的医疗大数据个人隐私成为迫切需要解决的问题。
发明内容
由于目前云环境下的医疗大数据将隐私数据和非隐私数据共同存储和处理，容易造成隐私数据泄露的问题，本发明提出一种大数据隐私处理方法及装置。
第一方面，本发明提出一种大数据隐私处理方法，包括：
根据数据分割算法对原始文件中的大数据进行处理，得到隐私数据；
获取所述隐私数据在原始文件中的位置信息，根据所述隐私数据和所述位置信息建立隐私数据和原始文件的映射表，并根据所述原始文件和所述映射表建立索引表，同时将所述映射表和所述索引表存入关系数据库。
优选地，所述根据数据分割算法对原始文件中的大数据进行处理，得到隐私数据，还包括：
对所述隐私数据进行加密。
优选地，还包括：
根据数据融合算法，将所述关系数据库中的映射表和索引表，以及非隐私数据融合为处理后文件；
其中，所述非隐私数据为原始文件中的大数据去除所述隐私数据后的数据。
优选地，还包括：
根据原始文件，对所述处理后文件进行内容完整性检测。
优选地，还包括：
根据预设关键字，对所述处理后文件进行搜索。
第二方面，本发明还提出一种大数据隐私处理装置，其特征在于，包括：
大数据分割模块，用于根据数据分割算法对原始文件中的大数据进行处理，得到隐私数据；
隐私数据处理模块，用于获取所述隐私数据在原始文件中的位置信息，根据所述隐私数据和所述位置信息建立隐私数据和原始文件的映射表，并根据所述原始文件和所述映射表建立索引表，同时将所述映射表和所述索引表存入关系数据库。
优选地，所述大数据分割模块还用于对所述隐私数据进行加密。
优选地，包括：
数据融合模块，用于根据数据融合算法，将所述关系数据库中的映射表和索引表，以及非隐私数据融合为处理后文件；
其中，所述非隐私数据为原始文件中的大数据去除所述隐私数据后的数据。
优选地，包括：
完整性检测模块，用于根据原始文件，对所述处理后文件进行内容完整性检测。
优选地，包括：
搜索模块，用于根据预设关键字，对所述处理后文件进行搜索。
由上述技术方案可知，本发明通过数据分割算法将大数据中的隐私数据分割出来，通过单独的关系数据库对隐私数据进行单独存储，并通过数据融合算法将隐私数据和非隐私数据合并，同时通过内容完整性检测合并后的数据完整性，可以有效解决目前云环境下的医疗大数据将隐私数据和非隐私数据共同存储和处理，容易造成隐私数据泄露的问题，给医疗数据安全的进一步发展起到推动作用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的一种大数据隐私处理方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的一种大数据隐私处理模型的示意图；
图3为本发明一实施例提供的一种大数据隐私处理装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对发明的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
图1示出了本实施例提供的一种大数据隐私处理方法的流程示意图，包括：
S1、根据数据分割算法对原始文件中的大数据进行处理，得到隐私数据；
S2、获取所述隐私数据在原始文件中的位置信息，根据所述隐私数据和所述位置信息建立隐私数据和原始文件的映射表，并根据所述原始文件和所述映射表建立索引表，同时将所述映射表和所述索引表存入关系数据库。
由上述技术方案可知，本实施例通过数据分割算法将大数据中的隐私数据分割出来，通过单独的关系数据库对隐私数据进行单独存储，可以有效解决目前云环境下的医疗大数据将隐私数据和非隐私数据共同存储和处理，容易造成隐私数据泄露的问题，给医疗数据安全的进一步发展起到推动作用。
作为本实施例的优选方案，步骤S1包括：
对所述隐私数据进行加密。
通过对隐私数据加密，进一步保证了隐私数据的安全性。
具体地，包括：
S3、根据数据融合算法，将所述关系数据库中的映射表和索引表，以及非隐私数据融合为处理后文件；
其中，所述非隐私数据为原始文件中的大数据去除所述隐私数据后的数据。
通过数据融合算法，有效解决了数据分割后的隐私数据和公共数据融合方面的问题。
进一步地，包括：
S4、根据原始文件，对所述处理后文件进行内容完整性检测。
内容完整性检测，主要检测数据提供者所提供的数据在进行分割存入到关系数据库和云数据中心后，过一段时间对这些分割后的数据进行重新复原融合后是否出现数据丢失现象。
更进一步地，包括：
S5、根据预设关键字，对所述处理后文件进行搜索。
通过对关键字搜索，能够方便快速查找隐私数据和非隐私数据。
图2示出了本实施例提供的一种大数据隐私处理模型的示意图，云数据中心和关系数据库为医疗大数据源；索引表和映射表为医疗大数据标准化层；数据分割算法、数据融合算法和内容完整性检测为医疗大数据算法管理层；原始数据、搜索关键词和大数据公共服务为医疗大数据应用层。
本实施例中包括了医疗大数据源、医疗大数据标准化层、医疗大数据算法管理层和医疗大数据应用层四类数据。医疗大数据源，用于存储用户的隐私数据和公共数据；医疗大数据标准化层，用于存储数据索引表和映射表，表内容来源于经过医疗大数据算法管理层处理的数据提供者数据；医疗大数据算法管理层，用于存储大数据算法，包括数据分割算法、数据融合算法和内容完整性检测算法；医疗大数据应用层，用于用户访问和数据提供者插入信息。
医疗大数据源包括：云数据中心和关系数据库。所述云数据中心，用于存储所有用于对公众开放使用的公共数据；所述关系数据库，用于保存索引表和映射表(一篇文档将拥有一张映射表)，该数据库可以是任何关系数据库如Oracle，DB2及其My SQL等。
其中，医疗大数据分为隐私数据和公共数据，分别存储在不同的地方，来自经过数据标准化数据提供者提供的数据，存储并向医疗大数据标准化层发送医疗数据。隐私数据和公共数据，举例来说用户姓名、性别和联系方式等属于隐私数据；疾病分类、疾病治疗方案及一些统计数据属于公共数据。
医疗大数据标准化层用于对经过算法处理的医疗大数据执行标准化转换，得到索引表和映射表，并存储数据索引表和映射表，表内容来源于经过医疗大数据算法管理层处理的数据提供者数据；同时，在用户查取数据时，使用的数据、索引表和映射表提取数据。医疗大数据标准化层包括索引表和映射表。所述索引表，是一个原始数据文档名和映射表名之间的对应关系的一个数据库表，通过该索引表可以很快找到某个映射表所对应的原始数据的文档名字或者某个原始数据文档所对应的映射表；所述映射表，主要保存了隐私信息(加密后)与隐私信息的填充信息及其隐私信息在文档中的语义位置信息(序号)。
医疗大数据算法管理层用于存储和管理各种算法，包括数据分割算法、数据融合算法和内容完整性检测算法；使用其中的算法将数据提供者提供的数据转化成标准数据，并将标准数据转化成完备且易理解的数据。所述医疗大数据算法管理层包括数据分割算法、数据融合算法和内容完整性检测算法。所述数据分割算法，目的是为了将原始数据进行分割后将隐私数据分割出来，将非隐私数据对外提供DaaS服务；所述数据融合算法，主要完成将从关系数据库中提取的隐私信息和云数据中心提取的公共数据的融合；所述内容完整性检测，主要检测数据提供者所提供的数据在进行分割存入到关系数据库和云数据中心后，过一段时间对这些分割后的数据进行重新复原融合后是否出现数据丢失现象。
医疗大数据应用层用于用户访问和数据提供者插入信息，即管理用户查询和数据提供者数据录入功能。医疗大数据应用层包括原始数据、关键词搜索和大数据公共服务。所述原始数据，为各种数据提供者所能提供的原始数据。为了研究方便，本实施例针对word文档这一种类型的原始数据；所述关键词搜索，指数据提供者需要进行的搜索，如：搜索姓名等于“张桂刚”的病历本，这里“张桂刚”就是搜索关键词；所述大数据公共服务，为数据提供者对公众提供的针对他们的大数据的免费或者收费的公共服务，如原始数据共享或者分析服务提供等。
本实施例可满足以下三点需求，包括：数据隐私性安全，即确保原始数据的隐私信息能够得到保障；数据内容完整性安全，即数据在传输或者长期存储过程中，数据的内容没有得到篡改；数据数量完整性，即数据在传输或者存储过程中的文件的数量是否完整，防止出现文件出现丢失现象。
为了确保大数据的隐私性安全，主要通过如下机制来实现：首先通过数据分割算法将隐私信息提取出来，然后为了保密需要，将这些隐私信息进行相应的加密处理；
为了确保大数据的内容完整性安全，主要是通过数字摘要技术来进行解决：为每一份数据(doc文件)通过检测数据前后(可以是传输前后或者是存储阶段的时间段前后)的数字摘要是否一致来进行检测数据内容是否被篡改过，从而达到数据内容完整性检测。
本实施例能够有效解决云环境下大数据安全和隐私处理问题，推动大数据在医疗健康管理领域中的应用；整个系统架构中的数据分割算法，起到了自动提取并保护隐私数据的作用；数字摘要技术为数据内容完整性检测提供了方便，同时也保证了医疗大数据在云环境下的成功应用；数据的索引和映射为提取隐私数据提供了方便，同时也保证了隐私数据的安全；数据完整性检查保证了提取数据的完备性；数据融合算法，有效解决了数据分割后的隐私数据和公共数据融合方面的问题，本实施例有效解决了云环境下医疗大数据安全和隐私处理的应用问题，为大数据技术在医疗领域的应用提供了一种可行的方式。
图3示出了本实施例提供的一种大数据隐私处理装置的结构示意图，包括：
大数据分割模块11，用于根据数据分割算法对原始文件中的大数据进行处理，得到隐私数据；
隐私数据处理模块12，用于获取所述隐私数据在原始文件中的位置信息，根据所述隐私数据和所述位置信息建立隐私数据和原始文件的映射表，并根据所述原始文件和所述映射表建立索引表，同时将所述映射表和所述索引表存入关系数据库。
由上述技术方案可知，本实施例通过数据分割算法将大数据中的隐私数据分割出来，通过单独的关系数据库对隐私数据进行单独存储，可以有效解决目前云环境下的医疗大数据将隐私数据和非隐私数据共同存储和处理，容易造成隐私数据泄露的问题，给医疗数据安全的进一步发展起到推动作用。
作为本实施例的优选方案，所述大数据分割模块还用于对所述隐私数据进行加密。
通过对隐私数据加密，进一步保证了隐私数据的安全性。
具体地，包括：
数据融合模块，用于根据数据融合算法，将所述关系数据库中的映射表和索引表，以及非隐私数据融合为处理后文件；
其中，所述非隐私数据为原始文件中的大数据去除所述隐私数据后的数据。
通过数据融合算法，有效解决了数据分割后的隐私数据和公共数据融合方面的问题。
进一步地，包括：
完整性检测模块，用于根据原始文件，对所述处理后文件进行内容完整性检测。
内容完整性检测，主要检测数据提供者所提供的数据在进行分割存入到关系数据库和云数据中心后，过一段时间对这些分割后的数据进行重新复原融合后是否出现数据丢失现象。
更进一步地，包括：
搜索模块，用于根据预设关键字，对所述处理后文件进行搜索。
通过对关键字搜索，能够方便快速查找隐私数据和非隐私数据。
本发明的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

Claims (6)

1.一种大数据隐私处理方法，其特征在于，包括：
根据数据分割算法对原始文件中的大数据进行处理，得到隐私数据；对所述隐私数据进行加密；
获取所述隐私数据在原始文件中的位置信息，根据所述隐私数据和所述位置信息建立隐私数据和原始文件的映射表，并根据所述原始文件和所述映射表建立索引表，同时将所述映射表和所述索引表存入关系数据库；
通过检测数据前后的数字摘要是否一致来检测数据内容是否被篡改过，从而达到数据内容完整性检测；
根据数据融合算法，将所述关系数据库中的所述映射表和所述索引表，以及非隐私数据融合为处理后文件；
其中，所述非隐私数据为原始文件中的大数据去除所述隐私数据后的数据；
云数据中心和关系数据库为医疗大数据源，索引表和映射表为医疗大数据标准化层，数据分割算法、数据融合算法和内容完整性检测为医疗大数据算法管理层；医疗大数据分为隐私数据和公共数据，分别存储在不同的地方，来自经过数据标准化数据提供者提供的数据，存储并向医疗大数据标准化层发送医疗数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述原始文件，对所述处理后文件进行内容完整性检测。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
根据预设关键字，对所述处理后文件进行搜索。
4.一种大数据隐私处理装置，其特征在于，包括：
大数据分割模块，用于根据数据分割算法对原始文件中的大数据进行处理，得到隐私数据；对所述隐私数据进行加密；
隐私数据处理模块，用于获取所述隐私数据在原始文件中的位置信息，根据所述隐私数据和所述位置信息建立隐私数据和原始文件的映射表，并根据所述原始文件和所述映射表建立索引表，同时将所述映射表和所述索引表存入关系数据库；
检测模块，用于通过检测数据前后的数字摘要是否一致来检测数据内容是否被篡改过，从而达到数据内容完整性检测；
数据融合模块，用于根据数据融合算法，将所述关系数据库中的所述映射表和所述索引表，以及非隐私数据融合为处理后文件；
其中，所述非隐私数据为原始文件中的大数据去除所述隐私数据后的数据；
云数据中心和关系数据库为医疗大数据源，索引表和映射表为医疗大数据标准化层，数据分割算法、数据融合算法和内容完整性检测为医疗大数据算法管理层；医疗大数据分为隐私数据和公共数据，分别存储在不同的地方，来自经过数据标准化数据提供者提供的数据，存储并向医疗大数据标准化层发送医疗数据。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，包括：
完整性检测模块，用于根据所述原始文件，对所述处理后文件进行内容完整性检测。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，包括：
搜索模块，用于根据预设关键字，对所述处理后文件进行搜索。
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