油田開發數據庫隱私數據泄露風險識別方法

摘要：為提高識別數據泄露風險的成功率，針對油田開發數據庫的隱私數據，文章設計了一種新的數據泄露風險識別方法。首先，文章采用概率綜合方式挖掘數據庫中的隱私數據，找到潛在的隱私數據標識，判斷隱私數據配置文件是否為敏感文件。然后，文章在油田開發數據庫中對數據進行高效檢索，獲取敏感數據泄露問題。最后，文章計算了敏感惡意攻擊配置文件主題上的概率均值，以此作為評估隱私數據泄露風險的指標，設置閾值對隱私泄露判定完成識別。實驗結果表明，該方法識別出的數據庫數據漏洞的數量超過90個，說明該方法具有較高的識別成功率。

關鍵詞：油田開發數據庫；隱私數據；數據泄露風險；風險識別

中圖分類號：TP309" 文獻標志碼：A文獻標志碼

0 引言

在當今數字化時代，油田開發作為能源領域的重要組成部分，其數據管理與安全日益成為行業關注的焦點。油田開發數據庫不僅存儲著海量的地質勘探數據，還涉及環境監控的隱私數據，油田開發數據庫面臨著前所未有的隱私數據泄露風險。敏感數據被非法獲取或濫用，不僅會導致企業經濟的損失，還可能對環境和公共安全構成威脅。因此，文章運用隱私數據泄露風險的識別方法，通過分析數據泄露的潛在途徑，評估現有安全措施的有效性，結合行業最佳實踐和技術創新，提出針對性的風險識別策略和應對措施，為油田開發企業提升數據安全管理水平提供有力支持。

楊慧等^［1］提出在石油存儲設施周圍設置固定監測站，部署無線傳感網絡，實現對地下儲油罐及管道周邊環境的全面監測。空地一體化的監測方法須要投入大量的資金用于購買無人機、衛星遙感設備、地面監測站以及相關的傳感器和數據分析軟件等，技術成本較高。林立鑫等^［2］提出在計算社區內部節點和外部節點間的隱私關聯后，根據隱私對照表，將實時數據與對照表數據進行對比，輸出判定結果。該方法依賴于歷史泄露數據的統計和分析，如果歷史數據不完整或存在偏差，可能影響跟蹤結果的準確性。

基于上述分析，文章以油田開發數據庫隱私數據泄露風險識別方法為研究對象，結合實際情況進行實驗與分析。

1 隱私數據泄露風險識別

1.1 隱私數據挖掘

在油田開發數據庫的風險識別中，文章采用概率綜合方式來挖掘在數據庫中的隱私數據。首先，文章通過小字符串驗證機制對即將出庫的油田開發數據庫中的代碼進行篩查。在此過程中，若油田開發數據庫中的代碼通過小字符串驗證，則視為普通數據；若未通過，則歸類為隱私數據。然后，開發人員選取隱私數據配置文件中的權限請求，將這些信息轉換為字符串形式，以便于后續的數據傳輸^［3］。最后，為了進一步篩選挖掘隱私數據，文章通過運用小字符串的匹配準則，基于字符串長度與前k個比特形成的小字符串之間的關系，用于判定某小字符串是否與其他已知字符串相匹配。若不匹配，則該字符串被視為潛在的隱私數據標識。其公式為：

1D（k+1）D（k）gt;M（1）

公式中：D為比特形成的二次元字符串；M為二次元字符串長度。

在此基礎上，文章為油田開發數據庫中的隱私數據建立獨特的小字符串數據集，將隱私數據配置文件按每g個字節為單位生成數據集，直至覆蓋整個文件。利用概率綜合方式檢測機制，文章掃描了小字符串判定時延預設，以優化檢測效率并減少內存消耗^［4］。在具體操作中，文章將判定時延預設劃分為多個區間，為每個區間分配一個濾波器，以最小化各區間內的判定時延，再通過哈爾德技術將小字符串代碼與隱私數據進行對比分析，計算數量和，其公式為：

L=Qg（l1-l2）（2）

公式中：l1、l2為字符串中的整數值；g為字節數；Q為哈希函數整數值。

該研究通過計算數量和以確定隱私數據的敏感程度。文章通過計算小字符串各字節之和，得出小字符串與隱私數據小字符串的總和。若該總和超過預設閾值Y，則該研究認為相應的隱私數據配置文件為不敏感文件；反之，若該總和未超過閾值，則為敏感文件，須要采取更為嚴格的保護措施。這一過程極大地提高了隱私數據識別的準確性。數值化量化隱私數據的敏感程度，避免了傳統方法中可能存在的主觀判斷偏差和模糊地帶，也有效地降低了誤報率，減少了因錯誤分類而帶來的不必要保護成本或管理負擔，為油田開發數據庫的風險識別提供了有力保障。

1.2 敏感文件檢索

在獲取敏感文件后，為了識別敏感文件信息所帶來的泄露風險，筆者在油田開發數據庫中對數據進行高效檢索，以便及時分析獲取敏感數據泄露問題。敏感文件檢索流程如圖1所示。

首先，筆者將采集到的數據庫中的隱私數據pi轉換成便于處理的文檔格式。每個文檔都通過特定的結構來描述數據層次，即N=lt;F，B，s，wgt;。這里的B為參數到語義信息的映射，w為量化敏感數據在文檔整體中所占的比例。其次，在文檔化完成后，筆者根據敏感數據進行分詞處理，以確保分詞結果的準確性，為后續檢索建立規范。最后，通過定義分析函數η（k），筆者計算出特定敏感數據項在時間t上的權重w（t），以此來構建敏感數據檢索序列。其權重計算公式為：

w（t）=F（∑k=1η（k）s|t=t0）（3）

公式中：F為語義參數狀態；t、t0為時間段。這樣研究通過對權重值進行排序，按照順序構建了一個敏感數據檢索序列。這個序列通過時間函數計算出在任意時間點t上，數據庫中所有敏感數據的綜合檢索權重w′（t）。通過這種權重分配機制，文章能夠獲取權重最高的數據項為當前最關鍵的敏感信息，從而優先處理這些數據。利用上述檢索序列對數據庫進行全面檢索，構建出油田開發數據庫敏感數據集z，具體表示為：

z=∑dQ（s+max∑q（s+wη））（4）

在公式中：s為分隔函數；q為時間間隔；Q為敏感數據集；w為檢索包含敏感數據的時間函數；η為分析函數。

該數據集通過分析敏感數據的最大權重，針對高敏感性的數據賦予更高的權重。權重分配方式能夠在海量數據中快速篩選出關鍵信息，降低噪聲數據的干擾，確保了數據的全面性^［5］。同時，由于文檔內部設計唯一的安全性保密檢索機制，這一機制能夠直接定位到具體文檔內容的位置，滿足擴展信息需求。該方法能夠精準進行敏感數據檢索流程，為數據庫中的隱私數據的泄露控制提供了數據支撐。

1.3 泄露風險識別

在油田開發數據庫環境中，文章通過局部差分技術來保護敏感文件中的隱私數據的安全性。差分隱私保護模型如圖2所示。

文章在檢索到油田開發數據庫敏感數據后，為確保數據的安全性，立即對這些敏感數據集實施加密處理，通過用戶數據的整合與添加噪聲來構建隱私數據庫，對外提供查詢服務，但這一過程高度依賴于開發軟件商的可信度，一旦服務商存在風險，遇到內部員工泄露或遭受外部惡意攻擊，信息泄露的風險增加。為解決這一難題，文章利用局部差分的形式，在用戶端直接對數據進行擾動處理，通過服務端的數據整合過程，有效抵御不可信開發軟件商帶來的隱私威脅。局部差分隱私可以在用戶端直接對數據進行擾動處理，使得即使數據在傳輸過程中被截獲，攻擊者也無

法準確還原出原始數據，從而有效抵御了不可信開發軟件商帶來的隱私威脅，使得整個數據處理流程更加安全可靠。在此過程中，根據文本列內容，文章通過自然語言處理手段對文本進行歸類識別。對于數字列，文章則運用數據體方法分析信息重要度，結合概率論，從數字符號和隱私數據屬性上進行標簽統計^［6］。同時，文章構建了概率分布模型，計算敏感惡意攻擊配置文件主題上的概率值，以此反映數據庫面臨的隱私泄露風險。通過定期監測和分析這一概率值的變化趨勢，該研究能夠及時發現并應對潛在的隱私泄露威脅，確保油田開發數據庫的安全穩定運行。其公式為：

p=∑piiε（5）

公式中：ε為惡意攻擊權重；pi為分布概率。

為了排除低概率綜合對平均值的干擾，文章可考慮將pilt;0.2的數據視為不相關，其概率和權重均設為0。對隱私泄露判定：設定泄露風險閾值為pk=0.35。若pgt;pk，則軟件開發數據庫的隱私數據已發生泄露。這樣通過在用戶端對數據進行預處理，數據傳輸和存儲過程中被惡意利用的風險有效減少。結合自然語言處理和數據體的方法，文章對文本和數字列進行精準處理，通過計算敏感主題的概率均值來檢測隱私泄露情況，為油田開發數據庫環境下的數據安全提供了更為可靠的保障。

2 實驗測試與分析

2.1 搭建實驗環境

為判斷隱私數據泄露檢測識別方法的有效性，本研究設計了如下驗證實驗。

實驗中，文章設置油田開發數據庫并高效部署于PC端，各功能模塊緊密協作，以用戶提交的APK文件作為核心輸入。利用PC端的靜態分析框架對APK文件進行全面檢測，文章詳細記錄靜態分析結果，據此對應用程序進行重打包處理。文章對重打包后的應用進行簽名，安裝模擬器中執行動態測試，以捕捉運行時可能發生的隱私泄露行為。系統匯總所有檢測結果，生成檢測報告。同時，實驗搭建測試所用的環境及設備配置如下：處理器使用Intel Xeon E5606 @ 2.13 GHz，配備35 GB的內存，確保系統在高負載運行時仍能保持流暢；操作系統選擇Windows 7旗艦版64位，以提高程序的運行效率，支持更大的內存尋址空間；為了模擬真實的Android設備環境，實驗采用Genymotion 2.3.1版本的模擬器，從而更迅速地捕捉潛在的隱私泄露行為；選擇Google瀏覽器作為默認的Web瀏覽工具，確保在實驗過程中能夠順暢地訪問各種在線服務；針對Android應用，實驗選用Android 4.1作為測試平臺；實驗中的代碼部分主要在Python 2.7環境下運行；系統環境變量為Java。

利用爬蟲工具從三方應用市場隨機抓取250個應用數據，通過對這些應用的檢測結果進行深入分析，文章應用內置了定義95個敏感數據流隱私泄露。在泄露場景中，文章會對其隱私泄露行為進行檢測，將檢測結果報告進行對比分析，從而驗證本文識別方法的準確性。實驗中，研究人員設置了3個小組，運用本文方法的小組為實驗組，運用現有方法小組為對照1～2組。

2.2 結果與分析

通過對油田開發數據庫隱私數據泄露風險的全面識別，筆者得到3個小組在識別風險過程中網絡漏洞的具體識別數量，結果如圖3所示。

由圖3結果可知，2個對照組在網絡漏洞識別方面的表現明顯不足，識別出的漏洞數量顯著低于90個，識別成功率低，攻擊者能夠通過網絡來觸發這些敏感文件，進而執行惡意代碼、篡改數據或竊取重要信息。如果沒有設置適當級別的權限，對照組方法就不能有效抵御潛在的惡意攻擊。而相比于對照組，實驗組通過采用文章提出的識別方法，不僅識別出的網絡漏洞數量大幅度提升，超過了90個，更實現了較高的識別成功率，顯著提升了文章識別方法的有效性，實現了文章識別方法的良好應用。

綜上所述，從安全角度來看，文章提出的識別方法賦予了用戶過高的訪問權限，能夠顯著提高數據在存儲和傳輸過程中的安全性，通過減少漏洞數量，降低數據泄露和非法訪問的風險，提升數據庫的安全防護水平，為油田開發業務的順利進行提供堅實的數據安全保障。

3 結語

在面對日益復雜的網絡信息安全挑戰時，文章從風險識別的角度出發，深入探索油田開發數據庫的隱私數據保護，文章構建了一套隱私數據泄露風險識別的方法，以確保數據的安全。通過對數據進行定期的泄露風險評估，文章方法可精準捕捉可能存在的安全威脅和漏洞，制定相應的風險管理措施，對數據庫系統進行安全審計和合規性評估，確保各項安全措施得到有效執行并符合相關法規要求。開發者可以開啟數據庫日志記錄功能，記錄所有對數據庫的訪問，以便在發生數據泄露時進行追蹤和溯源，從而實現油田開發數據庫隱私數據泄露風險識別方法的良好應用，為數據的長期安全提供了堅實保障，為油田開發工作的順利進行奠定了堅實的基礎。

參考文獻

［1］楊慧，范懷偉，王文峰，等.空地一體化的地質碳封存泄露風險監測方法［J］.工程地質學報，2023（4）：1461-1473.

［2］林立鑫，楊真.隱私信息泄露屬性深度跟蹤方法仿真［J］.計算機仿真，2023（1）：428-432.

［3］張少鵬，劉曉磊，程光偉，等.海底碳封存環境地質災害風險及監測技術研究［J］.中國工程科學，2023（3）：122-130.

［4］胡柳.智慧城市建設中的網絡信息安全風險識別及其應對策略［J］.無線互聯科技，2024（1）：122-124，128.

［5］楊增茂，王長峰，楊洪軍.數據共享中的風險控制與治理體系完善［J］.領導科學，2023（1）：106-109.

［6］肖佳鑫.大數據背景下公安情報工作中的信息隱私權保護［J］.江蘇科技信息，2023（32）：28-32.

（編輯 王永超）

Identification method for privacy data leakage risk in oilfield development database

ZHANG" Jie

（Petrochina Qinghai Oilfield Branch Exploration And Development Research Institute Data Center， Jiuquan 736202， China）

Abstract：" To improve the success rate of identifying data leakage risks， a new data leakage risk identification method is designed for the privacy data of oilfield development databases in this article. Firstly， the article adopts a probabilistic synthesis approach to mine privacy data in the database， identify potential privacy data identifiers， and determine whether the privacy data configuration file is a sensitive file. Then， the article efficiently retrieves data from the oilfield development database to identify sensitive data leakage issues. Finally， the article calculated the probability mean of sensitive malicious attack configuration file topics as an indicator for evaluating the risk of privacy data leakage， and set a threshold to complete the identification of privacy leakage judgments. The experimental results show that the number of database data vulnerabilities identified by this method exceeds 90， indicating that this method has a high recognition success rate.

Key words： oilfield development database; privacy data; data leakage risk; risk identification