CN113806783B - 一种面向大数据的安全屋数据保护方法及系统 - Google Patents

一种面向大数据的安全屋数据保护方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种面向大数据的安全屋数据保护方法及系统。方法包括：对源数据进行全量或增量的汇集形成数据流；对所述数据流进行可信数据溯源标记，得到标记数据流；对所述标记数据流进行隐私数据识别标记；将经过隐私数据识别标记后的数据流放入安全屋沙盒进行计算处理，得到计算结果；对所述计算结果进行加密传输。本发明能够建立多维度的数据安全保护机制以满足数据保护要求。

Description

一种面向大数据的安全屋数据保护方法及系统
技术领域
本发明涉及大数据安全保护技术领域，特别是涉及一种面向大数据的安全屋数据保护方法及系统。
背景技术
各行各业的大数据系统的建设都在如火如荼地进行中，大数据系统的安全问题也日益成为人们关注的焦点，大数据系统中记录了大量的敏感甚至涉密信息，例如：旅业系统中存储了大量个人住宿信息；车驾信息系统中记载着大量的车辆、车辆所有人和驾驶员信息；交通事故信息系统中记录了大量交通事故相关的事故人员、现场照片信息；医疗保障信息系统中记录了大量医疗费用支出信息、患者相关信息等。这些信息所涉及社会各个阶层人员，且这些信息中包含大量敏感个人隐私信息，涉及隐私的敏感信息一旦泄露出去，不但会造成信息主体个人信息曝光，甚至威胁到个人生命财产安全，且相关信息一旦被媒体过分解读，经别有用心者恶意传播，造成社会恐慌甚至国家安全。
现有的大数据处理主要考虑解决大数据的有效处理能力，通过分布式系统进行大数据的分布存储和分布计算，而在数据安全保护方面通常只是通过简单的访问账号权限控制来限制对大数据的读写访问。这对于隐私保护、信息安全等更高要求的数据保护来说是不能满足的。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种面向大数据的安全屋数据保护方法及系统，能够建立多维度的数据安全保护机制以满足数据保护要求。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种面向大数据的安全屋数据保护方法，包括以下步骤：
(1)对源数据进行全量或增量的汇集形成数据流；
(2)对所述数据流进行可信数据溯源标记，得到标记数据流；
(3)对所述标记数据流进行隐私数据识别标记；
(4)将经过隐私数据识别标记后的数据流放入安全屋沙盒进行计算处理，得到计算结果；
(5)对所述计算结果进行加密传输。
所述步骤(2)具体为：对所述数据流中的每一条数据基于数据源证书进行有效性校验，并在校验通过后采用高精度时间戳对数据流中的每条数据记录附加标记，得到标记数据流。
所述步骤(3)具体为：对所述标记数据流通过隐私数据的识别规则识别出所述标记数据流中存在的隐私数据，并按隐私数据的识别规则采用加密算法对所述隐私数据进行加密处理。
若所述隐私数据为不适于进行加密处理的隐私数据时，则对所述隐私数据进行脱敏映射处理。
所述步骤(4)将经过隐私数据识别标记后的数据流放入安全屋沙盒进行计算处理时，所述安全屋沙盒在可信的软硬件环境中通过加载可信计算脚本实现可信计算处理，其中，所述可信计算脚本的数字签名需要通过验证以确保所述可信计算脚本来自于授信的提交者且未被篡改；所述安全屋沙盒在可信的软硬件环境中通过加载多方隐私计算脚本实现隐私计算处理，其中，所述多方隐私计算脚本需要通过验证以确保所述多方隐私计算脚本来自于授信的提交者且未被篡改。
对通过所述可信计算处理和隐私计算处理后得到的结果数据流进行隐私过滤以防止所述隐私数据被混杂在所述结果数据流中；对过滤后的结果数据流通过可信计算进行数字签名以确认所述结果数据流的来源及计算过程可追溯；对完成数字签名的结果数据流采用高精度时间戳进行标记以确认所述结果数据流产生的时间。
所述步骤(5)具体为：对所述计算结果进行加密处理；将加密处理后的计算结果交付到结果接收方；接收所述结果接收方的回执，并对所述回执进行有效性验证；通过所述有效性校验后，下发计算结果的解密密钥。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：还提供一种面向大数据的安全屋数据保护系统，包括：数据汇集模块，用于对源数据进行全量或增量的汇集形成数据流；可信数据溯源标记模块，用于对所述数据流进行可信数据溯源标记，得到标记数据流；隐私数据识别标记模块，用于对所述标记数据流进行隐私数据识别标记；计算处理模块，用于将经过所述隐私数据识别标记模块处理的数据流放入安全屋沙盒进行计算处理，得到计算结果；加密传输模块，用于对所述计算结果进行加密传输。
所述计算处理模块包括：可信计算子模块，用于在可信的软硬件环境中通过加载可信计算脚本实现对数据流进行可信计算处理，其中，所述可信计算脚本的数字签名需要通过验证以确保所述可信计算脚本来自于授信的提交者且未被篡改；隐私计算子模块，用于在可信的软硬件环境中通过加载多方隐私计算脚本实现对数据流进行隐私计算处理，其中，所述多方隐私计算脚本需要通过验证以确保所述多方隐私计算脚本来自于授信的提交者且未被篡改。
所述计算处理模块还包括：过滤子模块，用于对经过所述可信计算子模块和隐私计算子模块处理后得到的结果数据流进行隐私过滤以防止所述隐私数据被混杂在所述结果数据流中；数字签名子模块，用于对经过所述过滤子模块过滤后的结果数据流通过可信计算进行数字签名以确认所述结果数据流的来源及计算过程可追溯；时间戳标记子模块，用于对经过所述数字签名子模块处理后的结果数据流采用高精度时间戳进行标记以确认所述结果数据流产生的时间。
有益效果
由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明对源数据的来源通过数字证书校验以保障数据来源可追溯性，对隐私数据在数据流中进行实时的识别并同时加以标记、加密和脱敏映射的处理，确保隐私数据的安全性。本发明采用了安全可信的软硬件结合的沙盒机制为可信隐私的多维度计算提供安全屋环境，确保了数据计算的可靠性。对计算结果数据进行基于数字证书的签名、实时加密并采用数据接收回执交换获取密钥的方式确认计算结果数据完整可靠的传输和存储。本发明在保证更高级别的信息隐私、安全保护的前提下，能够通过水平或纵向的扩展适应大数据对容量和计算性能上的要求，为今后能够更为安全可信的利用大数据的信息资源提供了有效的技术平台的支撑。
附图说明
图1是本发明第一实施方式的流程图；
图2是本发明第二实施方式的结构方框图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
本发明的第一实施方式涉及一种面向大数据的安全屋数据保护方法，包括以下步骤：对源数据进行全量或增量的汇集形成数据流；对所述数据流进行可信数据溯源标记，得到标记数据流；对所述标记数据流进行隐私数据识别标记；将经过隐私数据识别标记后的数据流放入安全屋沙盒进行计算处理，得到计算结果；对所述计算结果进行加密传输。具体地说，如图1所示，包括：
步骤(1)，通过网络或可访问存储设备对源数据进行全量或增量的汇集形成数据流。
步骤(2)，在接收到上述数据流后，通过步骤(2a)对数据流中的每一条数据基于数据源证书进行有效性校验，防止数据被篡改的情况发生。并在校验通过后，通过步骤(2b)中的高精度时间戳(纳秒级)对数据流中的每条数据记录附加标记，以记录该数据进入系统的时间。本实施方式对源数据的来源通过数字证书校验以保障数据来源可追溯性。
步骤(3)，在接收到通过可信校验并完成时间戳标记的数据流后，通过隐私数据的识别规则识别出数据流中存在的隐私数据，并按隐私数据的识别规则将隐私数据通过步骤(3a)中的基于同态加密算法对隐私数据进行加密处理。如隐私数据为不适于进行同态加密处理的隐私数据时，则可以通过步骤(3b)对隐私数据进行脱敏映射处理。此后完成隐私数据处理的数据流转交到步骤(4)，进行安全屋沙盒计算处理。本实施方式对隐私数据在数据流中进行实时的识别并同时加以标记、加密和脱敏映射的处理，确保隐私数据的安全性。
步骤(4)，安全屋沙盒在可信的软硬件环境中通过步骤(4a)加载可信计算脚本并对可信计算脚本的数字签名进行验证，确保可信计算脚本来自于授信的提交者并未被篡改，通过加载可信计算脚本的方式实现对数据流的可信计算。在进行隐私计算时，步骤(4b)中的多方隐私计算的脚本也会被加载并同样通过数字签名进行验证以确保脚本来自于授信的提交者并未被篡改，通过加载的多方隐私计算脚本实现对数据流的隐私计算。通过在安全屋沙盒的可信的软硬件环境中执行所加载并通过校验后的脚本程序处理可信且隐私标记后的数据流可以形成处理后输出的结果数据流。该结果数据流可以通过步骤(4c)，即对存在隐私数据标记的数据进行过滤，防止隐私数据可能被混杂在结果数据流中。通过步骤(4c)隐私数据标记过滤后的结果数据流还可以通过步骤(4d)进行可信计算数字签名以确认该结果数据流的来源及计算过程可追溯。完成数字签名的数据流通过步骤(4e)完成高精度时间戳(纳秒级)标记以确认该结果数据流产生的时间。本实施方式采用了安全可信的软硬件结合的沙盒机制为可信隐私的多维度计算提供安全屋环境，确保了数据计算的可靠性。
步骤(5)，在接收到计算结果数据流后，通过步骤(5a)完成对计算结果数据流的加密处理，避免在后续的网络或存储设备中出现计算结果泄密的情况。完成步骤(5a)加密处理后的结果数据通过网络或存储设备交付到结果接收方，结果接收方需要提交可信计算结果数据流的接收回执并通过步骤(5b)完成对回执的有效性校验。完成对可信计算数据回执的校验后，系统通过步骤(5c)下发计算结果数据加密时使用的解密密钥，以便数据结果接收方通过该密钥完成数据的解密。通过步骤(5)可以在确认计算结果数据安全的情况下进一步确认结果数据接收方已经完整接收到结果数据并在可信的情况下获得相应的结果数据解密密钥。本实施方式对计算结果数据进行基于数字证书的签名、实时加密并采用数据接收回执交换获取密钥的方式确认计算结果数据完整可靠的传输和存储。
不难发现，本发明在保证更高级别的信息隐私、安全保护的前提下，能够通过水平或纵向的扩展适应大数据对容量和计算性能上的要求，为今后能够更为安全可信的利用大数据的信息资源提供了有效的技术平台的支撑。
本发明的第二实施方式涉及一种面向大数据的安全屋数据保护系统，如图2所示，包括：数据汇集模块，用于对源数据进行全量或增量的汇集形成数据流；可信数据溯源标记模块，用于对所述数据流进行可信数据溯源标记，得到标记数据流；隐私数据识别标记模块，用于对所述标记数据流进行隐私数据识别标记；计算处理模块，用于将经过所述隐私数据识别标记模块处理的数据流放入安全屋沙盒进行计算处理，得到计算结果；加密传输模块，用于对所述计算结果进行加密传输。
所述可信数据溯源标记模块包括：校验子模块，用于对所述数据流中的每一条数据基于数据源证书进行有效性校验，标记子模块，用于对通过校验子模块校验的数据流中的每条数据采用高精度时间戳记录附加标记，得到标记数据流。
所述隐私数据识别标记模块包括：识别子模块，用于对所述标记数据流通过隐私数据的识别规则识别出所述标记数据流中存在的隐私数据；加密子模块，用于对识别出的隐私数据按隐私数据的识别规则采用加密算法对所述隐私数据进行加密处理；脱模子模块，在所述隐私数据为不适于进行加密处理的隐私数据时，则对所述隐私数据进行脱敏映射处理。
所述计算处理模块包括：可信计算子模块，用于在可信的软硬件环境中通过加载可信计算脚本实现对数据流进行可信计算处理，其中，所述可信计算脚本的数字签名需要通过验证以确保所述可信计算脚本来自于授信的提交者且未被篡改；隐私计算子模块，用于在可信的软硬件环境中通过加载多方隐私计算脚本实现对数据流进行隐私计算处理，其中，所述多方隐私计算脚本需要通过验证以确保所述多方隐私计算脚本来自于授信的提交者且未被篡改。
所述计算处理模块还包括：过滤子模块，用于对经过所述可信计算子模块和隐私计算子模块处理后得到的结果数据流进行隐私过滤以防止所述隐私数据被混杂在所述结果数据流中；数字签名子模块，用于对经过所述过滤子模块过滤后的结果数据流通过可信计算进行数字签名以确认所述结果数据流的来源及计算过程可追溯；时间戳标记子模块，用于对经过所述数字签名子模块处理后的结果数据流采用高精度时间戳进行标记以确认所述结果数据流产生的时间。
加密传输模块包括：加密处理子模块，用于对所述计算结果进行加密处理；第一传输子模块，用于将将加密处理后的计算结果交付到结果接收方；回执接收及验证子模块，用于接收所述结果接收方的回执，并对所述回执进行有效性验证；第二传输子模块，用于在通过回执接收及验证子模块的验证后，向所述结果接收方下发计算结果的解密密钥。
不难发现，本发明对源数据的来源通过数字证书校验以保障数据来源可追溯性，对隐私数据在数据流中进行实时的识别并同时加以标记、加密和脱敏映射的处理，确保隐私数据的安全性。本发明采用了安全可信的软硬件结合的沙盒机制为可信隐私的多维度计算提供安全屋环境，确保了数据计算的可靠性。对计算结果数据进行基于数字证书的签名、实时加密并采用数据接收回执交换获取密钥的方式确认计算结果数据完整可靠的传输和存储。本发明在保证更高级别的信息隐私、安全保护的前提下，能够通过水平或纵向的扩展适应大数据对容量和计算性能上的要求，为今后能够更为安全可信的利用大数据的信息资源提供了有效的技术平台的支撑。

Claims (8)

1.一种面向大数据的安全屋数据保护方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)对源数据进行全量或增量的汇集形成数据流；
(2)对所述数据流进行可信数据溯源标记，得到标记数据流；
(3)对所述标记数据流进行隐私数据识别标记；
(4)将经过隐私数据识别标记后的数据流放入安全屋沙盒进行计算处理，得到计算结果；其中，将经过隐私数据识别标记后的数据流放入安全屋沙盒进行计算处理时，所述安全屋沙盒在可信的软硬件环境中通过加载可信计算脚本实现可信计算处理，其中，所述可信计算脚本的数字签名需要通过验证以确保所述可信计算脚本来自于授信的提交者且未被篡改；所述安全屋沙盒在可信的软硬件环境中通过加载多方隐私计算脚本实现隐私计算处理，其中，所述多方隐私计算脚本需要通过验证以确保所述多方隐私计算脚本来自于授信的提交者且未被篡改；
(5)对所述计算结果进行加密传输。
2.根据权利要求1所述的面向大数据的安全屋数据保护方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：对所述数据流中的每一条数据基于数据源证书进行有效性校验，并在校验通过后采用高精度时间戳对数据流中的每条数据记录附加标记，得到标记数据流。
3.根据权利要求1所述的面向大数据的安全屋数据保护方法，其特征在于，所述步骤(3)具体为：对所述标记数据流通过隐私数据的识别规则识别出所述标记数据流中存在的隐私数据，并按隐私数据的识别规则采用加密算法对所述隐私数据进行加密处理。
4.根据权利要求3所述的面向大数据的安全屋数据保护方法，其特征在于，若所述隐私数据为不适于进行加密处理的隐私数据时，则对所述隐私数据进行脱敏映射处理。
5.根据权利要求1所述的面向大数据的安全屋数据保护方法，其特征在于，对通过所述可信计算处理和隐私计算处理后得到的结果数据流进行隐私过滤以防止所述隐私数据被混杂在所述结果数据流中；对过滤后的结果数据流通过可信计算进行数字签名以确认所述结果数据流的来源及计算过程可追溯；对完成数字签名的结果数据流采用高精度时间戳进行标记以确认所述结果数据流产生的时间。
6.根据权利要求1所述的面向大数据的安全屋数据保护方法，其特征在于，所述步骤(5)具体为：对所述计算结果进行加密处理；将加密处理后的计算结果交付到结果接收方；接收所述结果接收方的回执，并对所述回执进行有效性验证；通过所述有效性验证后，下发计算结果的解密密钥。
7.一种面向大数据的安全屋数据保护系统，其特征在于，包括：
数据汇集模块，用于对源数据进行全量或增量的汇集形成数据流；
可信数据溯源标记模块，用于对所述数据流进行可信数据溯源标记，得到标记数据流；
隐私数据识别标记模块，用于对所述标记数据流进行隐私数据识别标记；
计算处理模块，用于将经过所述隐私数据识别标记模块处理的数据流放入安全屋沙盒进行计算处理，得到计算结果；所述计算处理模块包括：可信计算子模块，用于在可信的软硬件环境中通过加载可信计算脚本实现对数据流进行可信计算处理，其中，所述可信计算脚本的数字签名需要通过验证以确保所述可信计算脚本来自于授信的提交者且未被篡改；隐私计算子模块，用于在可信的软硬件环境中通过加载多方隐私计算脚本实现对数据流进行隐私计算处理，其中，所述多方隐私计算脚本需要通过验证以确保所述多方隐私计算脚本来自于授信的提交者且未被篡改；
加密传输模块，用于对所述计算结果进行加密传输。
8.根据权利要求7所述的面向大数据的安全屋数据保护系统，其特征在于，所述计算处理模块还包括：过滤子模块，用于对经过所述可信计算子模块和隐私计算子模块处理后得到的结果数据流进行隐私过滤以防止所述隐私数据被混杂在所述结果数据流中；数字签名子模块，用于对经过所述过滤子模块过滤后的结果数据流通过可信计算进行数字签名以确认所述结果数据流的来源及计算过程可追溯；时间戳标记子模块，用于对经过所述数字签名子模块处理后的结果数据流采用高精度时间戳进行标记以确认所述结果数据流产生的时间。
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