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每年频发的数据泄露事件总会带来一些教训 ，其中一条就是 ，无论何时开始采取数据保护措施永远不会太晚。幸运的是，企业表现出更加关注数据隐私方面的工作 ，而大数据是他们最关心的领域之一 。
就在昨日 ，五名微软公司的前任员工在接受路透社的采访时表示，微软的漏洞报告数据在2013年时曾遭到过一次非法入侵 ，但这一事件在当时并没有被曝光出来 。
微软的前雇员表示 ，微软公司用了一个多月的时间修复了被入侵数据库中罗列的所有安全漏洞，因此泄露出去的漏洞信息并不会对Windows产品的用户造成多大的影响。微软公司当时还曾聘请过第三方公司来对此次事件进行调查，以了解网络上是否有攻击者利用泄露的漏洞信息来发动攻击 ，但该公司并没有发现任何与相关漏洞有联系的攻击事件 。
Mary Shacklett是Transworld Data公司的总裁 ，该公司是一家技术研究和市场开发公司 。作为业内人士，她给企业管理层提出一些建议 ，来确保他们的大数据采用可靠的数据隐私实践。
实现匿名化的一种方法是对个人识别的数据元素进行加密 。另一种方法是通过识别具有类似价值的个人的数据 ，然后将其平均化为一个综合收益值，融入更大的数据分析中 。其他方法还包括数据修订或屏蔽。
收集由政府 、企业和个人产生的数字化信息 ，为以知识和信息为基础的决策创造了巨大的机会 。在互惠互利的带动下 ，有需求的各方之间可进行数据交流和发布 。然而，在其原来形式的数据中通常包含敏感的个人信息 ，公布这些数据会侵犯个人隐私。集合型数据发布下的隐私保护是一个重要并富有挑战的难题。大多数现有的技术使用泛化和整体性删除方法 ，而我们提出了一种部分（局部）删除方法对集合型数据进行匿名化 。该方法保证无论攻击者拥有多少数目的先验知识，匿名化后数据中不再出现关于敏感信息的强关联规则 。该方法不仅大幅降低了信息损失 ，同时可根据下游使用场景要求 ，提供倾向保持原始数据分布或保护可挖掘的有用的关联规则的选择。初步评估显示，我们的方法相比于经典的方法：在保持原始数据分布上优于其它方法100倍以上，保留了更多数目的可挖掘有用的关联规则并只引入了少数虚假的规则 ，同时信息的损失平均减少了30％左右 。
以上只是数据隐私方面工作的一部分 ，关于数据隐私保护还有更多的方式可循，例如确定公司内部大数据所涉及到的部门 ，并定期审查这些部门的数据隐私 。最后 ，在制定和实施数据隐私保护措施时，需要以企业的业务需求和发展为基础。
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