CN107577958A - 去隐私化开放方法及装置、去隐私数据回溯方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种去隐私化开放方法及装置、去隐私数据回溯方法及装置，属于通信技术领域。本发明的去隐私化开放方法包括：接收各应用所发送的获取数据的请求；为各应用分配相应的APP ID和APP Secret；分析各应用所发送的数据请求，获取各应用所请求的数据所属的类别；根据所获取的各应用所请求的数据所属的类别，以及预先存储的待开放数据与所属类别之间的映射表，提取相应的待开放数据；抽取与各应用所对应的待开放数据中的敏感字段；引入加密信息对敏感字段进行加密处理，得到加密数据；将加密数据替换待开放数据中的敏感字段位置所对应的内容，得到去隐私化后的数据，以开放给应用。

Description

去隐私化开放方法及装置、去隐私数据回溯方法及装置

技术领域

本发明属于通信技术领域，具体涉及一种去隐私化开放装置及去隐私化开放方法、去隐私化数据回溯装置及去隐私化数据回溯方法。

背景技术

目前，大数据平台可根据第三方应用需求提供数据分析服务，向应用开放分析结果数据。在待开发数据中，若涉及用户或平台敏感信息，需要进行去隐私化处理，以达到保护隐私的目的。

现有的数据隐私化方法是平台级通用的，即从源数据获取的客户隐私数据之中，提取索引字段，调用去隐私化映射关系表，根据去隐私化映射关系表中的映射规则，将索引字段映射为去隐私化映射关系表中对应的映射编码，以此来完成对客户隐私数据的去隐私化处理。上述映射关系表静态存储在大数据平台内，针对不同需求类型及不同特征的应用,对于同一个敏感字段的映射规则是一致的，因此，去隐私化后的结果是一样的，均不能够实现去隐私化方法的动态适应和变化。

发明内容

解决本发明技术问题所采用的技术方案是一种去隐私化开放方法，其包括如下步骤：

接收各应用所发送的获取数据的请求；

为各应用分配相应的APP ID和APP Secret；

对各所述应用所发送的数据请求进行分析，获取各应用所请求的数据所属的类别；

根据所获取的各应用所请求的数据所属的类别，以及预先存储的待开放数据与所属类别之间的映射表，提取相应的待开放数据；

抽取各应用所对应的待开放数据中的敏感字段；

引入加密信息对敏感字段进行加密处理，得到加密数据；加密信息至少包括应用的APP ID和APP Secret；

将加密数据替换待开放数据中的敏感字段位置所对应的内容，得到去隐私化后的数据，以开放给应用。

优选的是，所述加密信息还包括：时间变量、自设密码。

优选的是，在所述引入加密信息对所述敏感字段进行加密处理，得到加密数据，具体包括：

引入所述应用的APP ID、APP Secret、时间变量、自设密码对所述敏感字段进行加密处理；

使用所述应用的公钥对敏感字段进行二次加密，得到加密数据。

优选的是，在所述引入加密信息对所述敏感字段进行加密处理，得到加密数据，具体包括：

引入所述应用的APP ID、APP Secret、时间变量、自设密码对所述敏感字段进行加密处理；

对完成上述步骤的所述敏感字段再次引入时间变量做混淆，得到混淆后的数据；

对于所述混淆后的数据，使用所述应用的公钥进行二次加密，得到所述加密数据。

解决本发明技术问题所采用的技术方案是一种去隐私化开放装置，包括：

第一接收模块，用于接收应用所发送的获取数据的请求；

分配模块，用于为所述应用分配APP ID和APP Secret；

分析模块，用于对各所述应用所发送的数据请求进行分析，获取各应用所请求的数据所属的类别；

获取模块，用于根据所获取的各应用所请求的数据所属的类别，以及预先存储的待开放数据与所属类别之间的映射表，提取相应的待开放数据；

抽取模块，用于抽取待开放数据中的敏感字段；

加密处理模块，用于引入加密信息对所述敏感字段进行加密处理，得到加密数据；所述加密信息至少包括所述应用的APP ID和APP Secret；

替换模块，用于将待开放数据中的敏感字段位置所对应的内容替换成所述加密数据，得到去隐私化后的数据，以开放给所述应用。

优选的是，所述加密处理模块包括：

第一加密单元，用于引入所述应用的APP ID、APP Secret、时间变量、自设密码对所述敏感字段进行加密处理；

第二加密单元，用于使用所述应用的公钥对敏感字段进行二次加密，得到所述加密数据。

优选的是，所述加密处理模块包括：

第一加密单元，用于引入所述应用的APP ID、APP Secret、时间变量、自设密码对所述敏感字段进行加密处理；

混淆单元，用于对完成上述步骤的所述敏感字段再次引入时间变量做混淆，得到混淆后的数据；

第二加密单元，用于对于所述混淆后的数据，使用所述应用的公钥进行二次加密，得到所述加密数据。

解决本发明技术问题所采用的技术方案是一种去隐私化数据回溯方法，包括如下步骤：

接收应用所发送的回溯请求；

调出开放给所述应用的去隐私化后的数据；

对所述应用的去隐私化后的数据进行去混淆处理，得到去混淆后的数据；

引入解密信息对所述去混淆后的数据进行解密处理，得到解密处理后的数据；所述解密信息至少包括所述应用的APP ID和APP Secret；

判断所述解密处理后的数据与大数据平台预先存储的所述的应用的源数据是否相同；

若相同，则响应所述应用所发送的回溯请求；否则反之。

优选的是，所述解密信息还包括：时间变量、自设密码。

解决本发明技术问题所采用的技术方案是一种去隐私化数据回溯装置，包括：

第二接收模块，用于接收应用所发送的回溯请求；

调出模块，用于调出开放给所述应用的去隐私化后的数据；

去混淆处理模块，用于对所述应用的去隐私化后的数据进行去混淆处理，得到去混淆后的数据；

解密模块，用于引入解密信息对所述去混淆后的数据进行解密处理，得到解密处理后的数据；所述解密信息至少包括所述应用的APP ID和APP Secret；

判断模块，用于判断所述解密处理后的数据与大数据平台预先存储的所述的应用的源数据是否相同；

数据回溯模块，用于响应所述应用所发送的回溯请求。

本发明具有如下有益效果：

在本发明的去隐私化开放方法中，大数据平台针对统一数据，给对不同的应用，采用与各应用所对应的APP ID和APP Secret对敏感字段进行加密处理的结果也是不同的，从而保证加密后的数据的安全性。

附图说明

图1为本发明的实施例1的去隐私化开放方法的流程图；

图2为本发明的实施例2的去隐私化开放装置的示意图；

图3为本发明的实施例3的去隐私化数据回溯方法的流程图；

图4为本发明的实施例4的去隐私化数据回溯装置的示意图。

具体实施方式

为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述。

实施例1：

如图1所示，本实施例提供一种去隐私化开放方法，包括如下步骤：

S101、接收各应用所发送的获取数据的请求。

具体的，若各应用对大数据平台上的数据有使用需求，各应用则会在大数据平台上进行注册，并在大数据平台上设置各应用所对应的自设密码，用于各应用在大数据平台上查询所对应的应用信息，从而增强各应用信息的安全性；同时，各应用还向大数据平台发送获取数据的请求，相应的大数据平台则会接收到各应用所发送的获取数据的请求。

其中，大数据平台为包括存储用户身份信息、业务使用信息、交易信息、网络及业务系统运行过程、运行状况等海量数据的平台。

S102、为各应用分配相应的APP ID和APP Secret。

具体的，大数据平台在接收到各应用所发送的获取数据的请求之后，为各应用分配相应的APP ID和APP Secret。

S103、对各所述应用所发送的数据请求进行分析，获取各应用所请求的数据所属的类别。

在此需要说明的是，各应用所请求的数据所属的类别可以为电话号码类、身份证号码类、生日日期类等隐私信息。

S104、根据所获取的各应用所请求的数据所属的类别，以及预先存储的待开放数据与所属类别之间的映射表，提取相应的待开放数据。

之所以大数据平台根据所获取的各应用所请求的数据所属的类别，以及预先存储的待开放数据与所属类别之间的映射表，提取相应的待开放数据，是为了使大数据平台能够更加快速且准确地找到与各应用所发送的数据请求所对应的数据。

S105、抽取与各应用所对应的待开放数据中的敏感字段。

S106、引入加密信息对敏感字段进行加密处理，得到加密数据；加密信息至少包括应用的APP ID和APP Secret。

由于，大数据平台给每个应用所分配的APP ID和APP Secret是不同的，因此，每个应用采用与各自对应的APP ID和APP Secret对敏感字段进行加密处理的结果也是不同的，从而保证加密后的数据的安全性；同时，加密信息还可以是各应用的某些必要特征，例如：各应用的名称、各应用的头像信息等。

其中，在对待开放数据中的敏感字段进行加密处理的过程中，该加密处理过程的时间变量可以是一次性的，也可以是周期性的。

由于，一次性时间变量加密在每一次加密时，时间变量都是不同的，较周期性时间变量采用固定的时间变量而言，一次性时间变量的加密方式更加安全，因此，在本实施例中，优选采用一次性的时间变量作为对待开放数据中的敏感字段进行加密处理过程的时间变量；同时，为了进一步保证加密结果的安全性，进一步的加密信息中还可以不仅包括时间变量，还可以引用自设密码对待开放数据中的敏感字段进行加密处理。

以下以选择选择APP ID、APP Secret、时间变量、自设密码作为大数据平台完成对待开放数据中的敏感字段进行第一次加密处理的加密信息为例进行说明。

具体的，首先，大数据平台获取为各应用所分配的APP ID和APP Secret；获取便于各应用在大数据平台上查询该应用信息的自设密码；以及获取大数据平台在进行加密处理时的具体时间变量；然后，引入上述大数据平台为各应用的分配的APP ID、APP Secret，以及大数据平台获取的与各应用对应的时间变量、自设密码，对待开放数据中的敏感字段进行第一次加密处理；再然后，大数据平台将对完成上述步骤的敏感字段再次引入时间变量做混淆，得到混淆后的数据；最后，大数据平台使用应用的公钥，对混淆后的数据进行二次加密，得到加密数据。以此避免数据去隐私化后的信息成为通用信息的问题，即针对具有不同特征或不同需求类型的应用，向大数据平台发送获取各应用所需求的数据的请求时，对于同一待开放数据中的敏感字段，大数据平台向上述各应用开放的去隐私化后的结果都不相同，实现去隐私化方法的动态适应。

需要说明的是，若选择周期性的时间变量作为本次整个加密处理过程中的时间变量，在该加密过程中，需要省略上述步骤的第三步骤，即大数据平台将对完成进行第一次加密的敏感字段再次引入时间变量做混淆，得到混淆后的数据。

S107、将加密数据替换待开放数据中的敏感字段位置所对应的内容，得到去隐私化后的数据，以开放给应用。

至此完成去隐私化开放过程。

为了更清楚本实施例的意图，以下举例说明：

以应用B和应用C对同一电话号码进行去隐私化开放为例。

步骤一、首先，应用B和应用C分别在大数据平台上进行注册，并在大数据平台上分别设置应用B和应用C所对应的自设密码；然后，大数据平台分别为应用B和应用C分配相应的APP ID和APP Secret；再然后，大数据平台根据分析应用B和应用C所发送的数据请求，以获取应用B和应用C所请求的数据所属的类别，即电话号码类；最后，大数据平台根据所获取的应用B和应用C为电话号码类，以及预先存储的待开放数据与所属类别之间的映射表，提取应用B和应用C的待开放数据。

步骤二、首先，大数据平台对应用B和应用C的待开放数据中的敏感字段进行抽取；然后，大数据平台分别引入应用B和应用C的APP ID、APP Secret、时间变量、自设密码，对待开放数据的敏感字段进行第一次加密处理；大数据平台将对完成上述步骤的敏感字段再次引入时间变量做混淆，得到混淆后的敏感字段；最后，大数据平台使用应用B和应用C的公钥，对混淆后的敏感字段分别进行二次加密，得到加密数据。

步骤三，大数据平台分别将应用B和应用C的加密数据替换待开放数据中的敏感字段位置所对应的内容，得到两个不同的去隐私化后的电话号码，并分别开放给应用B和应用C，实现去隐私化方法的动态适应。

本实施例中的去隐私化开放方法中，由于，大数据平台给每个应用所分配的APPID和APP Secret是不同的，因此，每个应用采用与各自对应的APP ID和APP Secret对敏感字段进行加密处理的结果也是不同的，从而保证加密后的数据的安全性。其次，由于一次性时间变量加密在每一次加密时，时间变量都是不同的，较周期性时间变量采用固定的时间变量而言，一次性时间变量的加密方式更加安全，因此，采用一次性的时间变量作为对待开放数据中的敏感字段进行加密处理过程的时间变量；同时，为了进一步保证加密结果的安全性，进一步的加密信息中还可以不仅包括时间变量，还可以引用自设密码对待开放数据中的敏感字段进行加密处理，以此避免数据去隐私化后的信息成为通用信息的问题，即针对具有不同特征或不同需求类型的应用向大数据平台发送获取各应用所需求的数据的请求时，对于同一待开放数据中的敏感字段，大数据平台向上述各应用开放的去隐私化后的结果都不相同，实现去隐私化方法的动态适应。

实施例2：

如图2所示，本实施例提供一种去隐私化开放装置，其可采用实施例1中的去隐私化开放方法对需要去隐私化的对象进行去隐私化开放处理。该去隐私化开放装置包括：第一接收模块、分配模块、分析模块、获取模块、抽取模块、加密处理模块、替换模块。

具体的，第一接收模块，用于接收应用所发送的获取数据的请求；分配模块，用于为所述应用分配APP ID和APP Secret；分析模块，用于对各所述应用所发送的数据请求进行分析，获取各应用所请求的数据所属的类别；获取模块，用于根据所获取的各应用所请求的数据所属的类别，以及预先存储的待开放数据与所属类别之间的映射表，提取相应的待开放数据，并发送给相应的应用；抽取模块，用于抽取待开放数据中的敏感字段；加密处理模块，用于引入加密信息对所述敏感字段进行加密处理，得到加密数据；所述加密信息至少包括所述应用的APP ID和APP Secret；替换模块，用于将待开放数据中的敏感字段位置所对应的内容替换成所述加密数据，得到去隐私化后的数据，以开放给所述应用。

在本实施例中，加密处理模块还可以包括：第一加密单元、混淆单元、第二加密单元。

第一加密单元，用于引入应用的APP ID、APP Secret、时间变量、自设密码、对敏感字段进行加密处理；混淆单元，用于对完成上述步骤的敏感字段再次引入时间做混淆，得到混淆后的数据；第二加密单元，用于对于混淆后的数据，使用应用的公钥进行二次加密，得到加密数据。

实施例3：

如图3所示，本实施例提供一种去隐私化数据回溯方法，该方法是针对实施例1中的大数据平台对各个应用所请求的数据进行去隐私化开放后，对于应用请求获取去隐私化开放后的数据的去隐私化数据回溯方法。本实施例中的去隐私化数据回溯方法具体包括如下步骤：

S201、接收应用所发送的回溯请求。

具体的，若已获取去隐私化后数据的应用对具体的数据信息有需求时，该应用会在大数据平台上进行登录，登陆成功后，该应用将向大数据平台发送数据回溯请求。

其中，大数据平台为包括存储用户身份信息、业务使用信息、交易信息、网络及业务系统运行过程、运行状况等海量数据的平台。

S202、调出开放给应用的去隐私化后的数据。

S203、对应用的去隐私化后的数据进行去混淆处理，得到去混淆后的数据。

具体的，在整个数据回溯处理的过程中，大数据平台引用的时间变量可以是一次性的，也可以是周期性的；但是，最终决定大数据平台引用二者中的哪种时间变量，是由去隐私化开放装置决定的，与去隐私化开放方法密切相关，例如:若在去隐私化开放方法中，大数据平台引用一次性时间变量，则在数据回溯处理的过程中，大数据平台也将采用一次性的时间变量。

需要说明的是，若大数据平台引用周期性的时间变量作为数据回溯处理过程中的时间变量，则在该数据回溯处理的处理步骤中，需要省略本次步骤，即大数据平台对应用的去隐私化后的数据进行去混淆处理，得到去混淆后的数据。

S204、引入解密信息对所述去混淆后的数据进行解密处理，得到解密处理后的数据；所述解密信息至少包括所述应用的APP ID和APP Secret。

具体的，解密信息还包括时间变量、自设密码等。在本实施例中，优先采用APP ID、APP Secret、时间变量、自设密码作为大数据平台对去混淆后的数据进行解密处理的解密信息，以此对去混淆后的数据进行解密处理，进一步得到更加准确的解密处理后的数据。

S205、判断所述解密处理后的数据与大数据平台预先存储的所述的应用的源数据是否相同。

S206、若解密处理后的数据与大数据平台预先存储的所述的应用的源数据是相同的，则响应所述应用所发送的回溯请求；否则反之。

在此需要说明的是，当大数据平台判定解密处理后的数据与大数据平台预先存储的所述的应用的源数据相同时，大数据平台会响应所述应用所发送的回溯请求，即大数据平台会基于源数据为所述的应用提供更进一步的服务；例如，大数据平台响应应用的回溯请求，为特定用户群体发送通知短信。

至此完成去隐私化数据回溯过程。

为了更清楚本实施例的意图，以下举例说明：

以应用B向大数据平台发送给用户C发送演唱会信息的回溯请求为例。首先，应用B在大数据平台上登录本应用的信息，登陆成功后，应用B向大数据平台发送向用户C发送演唱会信息的回溯请求；然后，大数据平台接收应用B所发送的回溯请求，同时调出开放给应用B的去隐私化后的数据，并对应用B的去隐私化后的数据进行去混淆处理，得到去混淆后的数据；再然后，大数据平台引入解密信息(APP ID、APP Secret、时间变量、自设密码以及应用B的用户名或头像信息等)对去混淆后的数据进行解密处理，得到解密处理后的数据；最后，大数据平台判断解密处理后的数据与大数据平台预先存储的应用B的源数据是否相同,若相同，则响应应用B所发送的回溯请求，即以短信的形式向用户C发送演唱会信息的相关通知；若大数据平台判定解密处理后的数据与大数据平台预先存储的应用B的源数据是不同的，则大数据平台不能响应应用B所发送的回溯请求，即不能够向用户C发送消息。

实施例4：

如图4所示，本实施例提供一种去隐私化数据回溯装置，其可以采用实施例3中的去隐私化数据回溯方法对需要进行去隐私化数据回溯的对象进行去隐私化数据回溯处理。该去隐私化数据回溯装置包括：第二接收模块、调出模块、去混淆处理模块、解密模块、判断模块、数据回溯模块。

具体的，第二接收模块，用于接收应用所发送的回溯请求；调出模块，用于调出开放给应用的去隐私化后的数据；去混淆处理模块，用于对应用的去隐私化后的数据进行去混淆处理，得到去混淆后的数据；解密模块，用于引入解密信息对所述去混淆后的数据进行解密处理，得到解密处理后的数据；所述解密信息至少包括所述应用的APP ID和APPSecret；判断模块，用于判断所述解密处理后的数据与大数据平台预先存储的所述的应用的源数据是否相同；数据回溯模块，用于响应所述应用所发送的回溯请求。

实施例5：

本实施例提供了一种去隐私化开放及数据回溯系统，其包括实施例2中的去隐私化开放装置和/或实施例4中的去隐私化数据回溯装置。

由于本实施例的去隐私化开放及数据回溯系统包括上述的去隐私化开放装置和/或去隐私化数据回溯装置，故其安全性能好。

可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种去隐私化开放方法，其特征在于，包括如下步骤：

接收各应用所发送的获取数据的请求；

为各应用分配相应的APP ID和APP Secret；

对各所述应用所发送的数据请求进行分析，获取各应用所请求的数据所属的类别；

根据所获取的各应用所请求的数据所属的类别，以及预先存储的待开放数据与所属类别之间的映射表，提取相应的待开放数据；

抽取各应用所对应的待开放数据中的敏感字段；

引入加密信息对敏感字段进行加密处理，得到加密数据；加密信息至少包括应用的APPID和APP Secret；

将加密数据替换待开放数据中的敏感字段位置所对应的内容，得到去隐私化后的数据，以开放给应用。

2.根据权利要求1所述的去隐私化开放方法，其特征在于，所述加密信息还包括：时间变量、自设密码。

3.根据权利要求2所述的去隐私化开放方法，其特征在于，在所述引入加密信息对所述敏感字段进行加密处理，得到加密数据，具体包括：

引入所述应用的APP ID、APP Secret、时间变量、自设密码对所述敏感字段进行加密处理；

使用所述应用的公钥对敏感字段进行二次加密，得到加密数据。

4.根据权利要求2所述的去隐私化开放方法，其特征在于，在所述引入加密信息对所述敏感字段进行加密处理，得到加密数据，具体包括：

引入所述应用的APP ID、APP Secret、时间变量、自设密码对所述敏感字段进行加密处理；

对完成上述步骤的所述敏感字段再次引入时间变量做混淆，得到混淆后的数据；

对于所述混淆后的数据，使用所述应用的公钥进行二次加密，得到所述加密数据。

5.一种去隐私化开放装置，其特征在于，所述去隐私化开放装置包括：

第一接收模块，用于接收应用所发送的获取数据的请求；

分配模块，用于为所述应用分配APP ID和APP Secret；分析模块，用于对各所述应用所发送的数据请求进行分析，获取各应用所请求的数据所属的类别；

获取模块，用于根据所获取的各应用所请求的数据所属的类别，以及预先存储的待开放数据与所属类别之间的映射表，提取相应的待开放数据；

抽取模块，用于抽取待开放数据中的敏感字段；

加密处理模块，用于引入加密信息对所述敏感字段进行加密处理，得到加密数据；所述加密信息至少包括所述应用的APP ID和APP Secret；

替换模块，用于将待开放数据中的敏感字段位置所对应的内容替换成所述加密数据，得到去隐私化后的数据，以开放给所述应用。

6.根据权利要求5所述的去隐私化开放装置，其特征在于，所述加密处理模块包括：

第一加密单元，用于引入所述应用的APP ID、APP Secret、时间变量、自设密码对所述敏感字段进行加密处理；

第二加密单元，用于使用所述应用的公钥对敏感字段进行二次加密，得到所述加密数据。

7.根据权利要求5所述的去隐私化开放装置，其特征在于，所述加密处理模块包括：

第一加密单元，用于引入所述应用的APP ID、APP Secret、时间变量、自设密码对所述敏感字段进行加密处理；

混淆单元，用于对完成上述步骤的所述敏感字段再次引入时间变量做混淆，得到混淆后的数据；

第二加密单元，用于对于所述混淆后的数据，使用所述应用的公钥进行二次加密，得到所述加密数据。

8.一种去隐私化数据回溯方法，其特征在于，所述去隐私化数据回溯方法包括如下步骤：

接收应用所发送的回溯请求；

调出开放给所述应用的去隐私化后的数据；

对所述应用的去隐私化后的数据进行去混淆处理，得到去混淆后的数据；

引入解密信息对所述去混淆后的数据进行解密处理，得到解密处理后的数据；所述解密信息至少包括所述应用的APP ID和APP Secret；

判断所述解密处理后的数据与大数据平台预先存储的所述的应用的源数据是否相同；

若相同，则响应所述应用所发送的回溯请求；否则反之。

9.根据权利要求8所述的去隐私化数据回溯方法，其特征在于，所述解密信息还包括：时间变量、自设密码。

10.一种去隐私化数据回溯装置，其特征在于，所述装置包括：

第二接收模块，用于接收应用所发送的回溯请求；

调出模块，用于调出开放给所述应用的去隐私化后的数据；

去混淆处理模块，用于对所述应用的去隐私化后的数据进行去混淆处理，得到去混淆后的数据；

解密模块，用于引入解密信息对所述去混淆后的数据进行解密处理，得到解密处理后的数据；所述解密信息至少包括所述应用的APP ID和APP Secret；

判断模块，用于判断所述解密处理后的数据与大数据平台预先存储的所述的应用的源数据是否相同；

数据回溯模块，用于响应所述应用所发送的回溯请求。