跨平臺云計算中的大數據隱私保護與訪問控制策略分析

摘要：云計算技術為工作和生活提供了高效資源共享平臺，它借助互聯網實現了計算資源的共享，但是同時也存在諸多問題。其中，信息經常會涉及敏感數據或者是用戶的個人隱私，一旦泄露就會對企業(yè)或個人造成嚴重不利影響，所以保護信息的安全顯得尤為重要。文章探討了跨平臺云計算中的大數據隱私保護與訪問控制策略：基于同態(tài)加密的數據計算策略在不解密數據的情況下實現計算，能提高隱私保護強度；聯邦學習結合差分隱私技術，在分布式環(huán)境中訓練模型的同時降低數據泄露風險；數據脫敏與去標識化策略可減少敏感信息暴露，提高數據可用性與安全性；結合屬性、行為和上下文的動態(tài)訪問控制策略能夠實現精細化權限管理，提升安全性與靈活性。分析顯示，這些策略能夠兼顧安全性與可用性，從而應對云計算環(huán)境下的隱私挑戰(zhàn)。

關鍵詞：跨平臺云計算；數據隱私保護；訪問控制；大數據

中圖分類號：TP311" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）16-0070-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

在信息化時代，云計算技術已成為支撐現代互聯網服務和大數據處理的核心基礎設施。尤其是跨平臺云計算，作為一種實現不同操作系統(tǒng)和硬件平臺間無縫協(xié)作的重要技術，正在得到越來越廣泛的應用。跨平臺云計算架構的優(yōu)勢在于資源的動態(tài)調度和異構平臺的協(xié)同計算，可使不同云供應商、數據中心及終端設備高效共享計算資源，從而提高計算能力與數據處理效率。然而，在這種環(huán)境下，大數據的隱私保護和訪問控制問題也日益凸顯。盡管已有研究探討了云計算環(huán)境下的安全機制，但針對跨平臺云計算環(huán)境的隱私保護與訪問控制策略仍存在研究空白。本文聚焦于跨平臺云計算環(huán)境，分析當前面臨的主要安全挑戰(zhàn)，并探討基于動態(tài)授權機制的隱私保護與訪問控制策略，旨在構建適用于跨平臺架構的數據安全體系，以應對不斷變化的網絡環(huán)境和數據安全需求。

1 跨平臺云計算的發(fā)展與組成

1.1 發(fā)展

跨平臺云計算是指在不同操作系統(tǒng)和硬件架構之間實現無縫集成與協(xié)作的云計算系統(tǒng)[1]。它使得用戶能在多個平臺上利用云服務，促使數據、應用和服務可以跨不同平臺之間平滑遷移和運行，其架構經歷了圖1所示的發(fā)展過程。

個人計算與互聯網時代：在這一時期，計算主要依賴個人電腦（PC） ，其應用模式以C/S（客戶端/服務器） 架構和B/S（瀏覽器/服務器） 架構為主。互聯網逐漸興起，用戶規(guī)模達到10億～20億，但計算資源仍然較為分散，云計算尚未形成。

移動互聯網時代：隨著智能移動設備的普及，如平板電腦、智能手機、可穿戴設備等，云計算開始初步發(fā)展，計算模式向集中式數據中心（云DC） 過渡。此時，互聯網用戶規(guī)模進一步擴大至20億～40億，移動互聯網技術迅猛發(fā)展，使數據存儲和計算能力由本地設備向云端轉移。

物聯網時代：在這一階段，云計算開始融合物聯網（IoT） 、人工智能（AI） 等新興技術，支持傳感器、RFID、NFC、視頻監(jiān)控、VR/AR、無人駕駛等智能應用。云計算平臺不再僅限于傳統(tǒng)數據存儲和計算，而是發(fā)展為能夠提供智能決策、實時數據分析的綜合性平臺。全球聯網設備數增加到50億～100億，云計算的跨平臺協(xié)同需求日益凸顯。

1.2 組成

跨平臺云計算系統(tǒng)通常由多個組件協(xié)同工作，以實現多平臺間的高效合作與服務交付，其主要組成部分包括以下幾個方面。

1.2.1 虛擬化層

虛擬化是跨平臺云計算的核心技術之一。利用虛擬化層，可將物理資源（如計算、存儲、網絡） 抽象為虛擬資源池，提供給不同平臺上的應用進行訪問和使用。虛擬機和容器是實現虛擬化的兩種常見方式。

1.2.2 云中間件

云中間件提供跨平臺云計算的核心服務，包括負載均衡、容器編排、服務發(fā)現、消息隊列等。它是多個云平臺間進行通信和協(xié)調的關鍵組件。中間件技術能使得不同平臺上的應用能夠通過標準化的接口進行交互，從而簡化不同平臺之間的集成難度。

1.2.3 API和服務接口

API和服務接口，可使不同平臺的應用互相通信和交換數據。這些接口通常遵循RESTful API或GraphQL標準，并依賴于JSON或XML等格式進行數據交換。

1.2.4 容器與容器編排

容器技術（如Docker） 是跨平臺云計算的重要組成，因為容器提供了在不同平臺之間一致的運行環(huán)境。容器編排工具，如Kubernetes則負責自動化部署、管理和擴展容器化應用，能夠確保應用在多云或混合云環(huán)境中的高可用性和可伸縮性。

1.2.5 云存儲與分布式數據庫

跨平臺云計算要求有高效且可靠的存儲解決方案，以應對多平臺環(huán)境下數據的存儲、訪問與備份需求[2]。分布式存儲系統(tǒng)（如Ceph、HDFS） 和數據庫（如Cassandra、MongoDB） 提供了數據的高可用性和擴展性，同時確保不同平臺的應用能夠訪問和處理存儲的數據。

2 跨平臺云計算中的大數據隱私問題

2.1 跨境數據流動的隱私風險

跨平臺云計算的應用場景常涉及跨境數據流動，而不同國家或地區(qū)的法律法規(guī)差異顯著。這些差異主要體現在數據跨境傳輸的法規(guī)適用性及數據存儲所在國家的法律保護程度上。例如，歐盟《通用數據保護條例》（GDPR） 規(guī)定，數據傳輸至非歐盟國家時，必須確保接收方提供與GDPR等效的保護級別。相比之下，一些國家的數據保護法規(guī)較為寬松，未設立嚴格的數據出口限制，從而可能導致數據在流入這些地區(qū)后不再受到與原有隱私保護法規(guī)相當的約束。比如，當用戶數據從受GDPR嚴格保護的歐盟轉移到隱私保護較弱的國家或地區(qū)，如某些亞洲或南美國家，這些數據可能被用于商業(yè)分析、廣告定向等商業(yè)用途，甚至面臨政府的過度監(jiān)控或其他形式的侵害。這種法律與監(jiān)管環(huán)境的不一致，嚴重威脅用戶的隱私權益，增加了企業(yè)在全球范圍內運營時的合規(guī)風險。

2.2 數據匿名化的局限性

盡管許多云服務平臺采用數據匿名化技術以增強隱私保護，但在跨平臺環(huán)境中，這些技術的保護效果存在明顯限制。特別是當不同平臺的數據集進行融合時，數據匿名化的局限性尤為突出。利用高級數據挖掘或匹配算法，匿名化的數據仍然可能被重新識別出具體個體。例如，如果將用戶的匿名化瀏覽記錄與其在社交媒體上的行為數據相結合，匿名身份可能迅速被揭示。這種情況下，原本匿名的信息通過數據融合與分析，變得可以與特定用戶關聯，從而泄露個人敏感信息。研究表明，即使在數據被匿名化處理后，通過聚合多來源數據的高效算法，依舊可以識別出高達80%的個人信息，這說明現有匿名化技術在多平臺環(huán)境下的隱私保護效果有限[3]。

3 跨平臺云計算中的大數據隱私保護與訪問控制的有效策略

3.1 大數據隱私保護策略

3.1.1 基于同態(tài)加密的數據計算策略

同態(tài)加密是一種加密方法，它允許在加密數據上執(zhí)行特定運算，并直接產生加密形式的正確結果，無須解密數據本身。這種方法特別適用于跨平臺云計算環(huán)境，其中數據在多個平臺之間流通，且各平臺的運算者無須接觸到原始數據。

實施同態(tài)加密的步驟可明確分為以下幾個階段：

1） 數據加密。數據所有者使用同態(tài)加密算法，如Paillier加密或BFV方案，對數據進行加密處理。

2） 云端直接計算。加密后的數據上傳至云平臺，平臺在不解密數據的情況下直接進行運算。例如，在執(zhí)行加法運算時，云平臺可以直接在加密數據上操作，得到的結果仍然保持加密狀態(tài)。

3） 解密并獲得結果。數據所有者或指定的授權方對云平臺的計算結果進行解密，從而獲取最終的計算輸出。

同態(tài)加密雖為隱私保護提供了強有力的技術支持，但其在實際應用中面臨一定的挑戰(zhàn)。根據實驗數據，使用Paillier加密的加法操作的計算效率可能比傳統(tǒng)加密方法低70%～90%[4]。這一顯著的性能下降提示，在大規(guī)模數據處理時，同態(tài)加密的計算開銷較大。因此，實際應用中常結合性能優(yōu)化策略，如并行處理和分布式計算，以改善效率和擴展性。

3.1.2 聯邦學習與差分隱私結合的數據保護策略

聯邦學習是一種分布式機器學習方法，允許多個數據擁有者在不共享原始數據的情況下共同訓練一個機器學習模型。該策略使得各參與方能夠保留數據的本地性，從而降低了數據中心化存儲的隱私風險。

具體實施步驟：

1） 本地訓練。各參與方在本地數據上獨立訓練自己的模型，無須將數據傳輸至外部。

2） 上傳模型參數。各方將訓練得到的模型參數（非原始數據） 上傳到中央服務器。

3） 聚合模型參數。服務器采用加權平均等方法聚合所有參與方上傳的模型參數，更新全局模型。

4） 引入差分隱私噪聲。在上傳模型參數之前，各方對其添加差分隱私噪聲，以增強數據在訓練過程中的隱私保護。

據近期實驗數據，采用差分隱私的聯邦學習模型在95%以上的情況下能夠保持較好的預測準確性，同時顯著增強隱私保護[5]。例如，在處理100 000條數據的情況下，差分隱私噪聲的引入導致大約5%的預測準確度損失，這表明該策略在保證數據隱私的同時，仍能維持較高的模型性能。這種結合了聯邦學習和差分隱私的方法優(yōu)勢明顯，既保護了個體的數據特征不被泄露，也允許從多個數據源合成的知識共享，是跨平臺云計算環(huán)境中理想的數據保護策略。

3.2 訪問控制策略

3.2.1 基于屬性的訪問控制策略

基于屬性的訪問控制（Attribute-Based Access Control，ABAC） 是一種高度動態(tài)的訪問控制機制，它依據用戶、資源及環(huán)境等屬性來授予權限。與傳統(tǒng)的基于角色的訪問控制（Role-Based Access Control，RBAC） 相比，ABAC提供了更細粒度的權限定義和更靈活的授權策略，特別適合于須應對頻繁變化的跨平臺環(huán)境。具體實施步驟如下：

1） 屬性定義。系統(tǒng)需要定義涉及的所有用戶和資源的屬性。這包括用戶的身份信息、角色、訪問歷史、當前時間、地理位置等；資源屬性可能包括數據的敏感級別、數據類型等。

2） 策略制定。基于這些屬性，制定相應的訪問控制策略。例如，一個策略可能規(guī)定只有在工作時間和公司網絡內的員工才能訪問特定的敏感數據集。

3） 權限評估與授權。在接收到訪問請求時，系統(tǒng)通過一個策略引擎實時評估請求者的屬性以及請求資源的屬性。根據這些屬性，系統(tǒng)決定是否授權訪問。

例如，在金融服務行業(yè)中，一個策略可能允許位于特定地點的合規(guī)部門人員在交易時間內訪問交易數據。如果用戶試圖在非工作時間或非指定地點訪問此數據，系統(tǒng)將自動拒絕其請求。根據仿真實驗數據，ABAC在處理復雜環(huán)境中的權限評估時表現出顯著優(yōu)勢。例如，在處理多達10萬次并發(fā)訪問請求的環(huán)境中，ABAC系統(tǒng)的權限評估時間相比于使用RBAC的系統(tǒng)平均減少了約30%。這種提升顯著增強了系統(tǒng)對高頻訪問請求的響應能力，證明了ABAC在現代云計算環(huán)境中的應用價值。

3.4.2 基于行為的訪問控制策略

基于行為的訪問控制（Behavior-Based Access Control， BBAC） 是一種利用機器學習分析用戶行為模式，并根據行為異常檢測動態(tài)調整訪問權限的策略。這種方法尤其適用于動態(tài)的跨平臺云計算環(huán)境，能夠根據用戶行為的實時變化靈活調整其訪問權限。其實施過程如下：

1） 建立行為模型。通過分析用戶的歷史行為數據，如常訪問的資源、訪問頻率和訪問時間段，使用機器學習算法建立每個用戶的常規(guī)行為模型。

2） 實時行為監(jiān)控。系統(tǒng)持續(xù)監(jiān)控用戶的當前行為，并將其與歷史模型進行對比。

3） 異常行為判斷。如果用戶的當前行為與其常規(guī)模式有顯著偏差，系統(tǒng)將此視為潛在的風險行為。異常行為的判斷標準包括突然訪問大量敏感數據或在異常時間訪問數據。

舉例來說，在金融服務行業(yè)，一個客戶長期僅訪問自己的少量賬戶信息，如果突然嘗試訪問多個不同的高價值賬戶，系統(tǒng)通過BBAC策略自動降低該用戶的訪問權限，并觸發(fā)二次身份驗證，直到確認其行為的合法性。

4 結束語

跨平臺云計算環(huán)境中的隱私保護與訪問控制策略涉及多層次、多維度的安全防護體系。盡管已經發(fā)展了一系列的隱私保護技術和訪問控制機制，但這些策略在計算性能、跨境數據流動的法規(guī)一致性等方面仍面臨顯著挑戰(zhàn)。當前技術的局限和未來的研究方向須重點關注以下幾個領域：一是優(yōu)化現有隱私保護技術如同態(tài)加密和聯邦學習，以提高其在大規(guī)模數據處理效率與應用范圍；二是深入探討跨境數據處理中的法律法規(guī)問題，確保隱私保護措施與國際法規(guī)的一致性和兼容性；三是研究如何將人工智能、區(qū)塊鏈等新興技術與隱私保護和訪問控制策略結合，以強化數據安全和提高處理效率。未來研究應集中在將這些先進技術與法規(guī)需求相結合，不僅提高跨平臺云計算環(huán)境的安全性和隱私保護水平，也增強技術的創(chuàng)新和前瞻性。這將為處理復雜數據提供更加安全、高效、符合法規(guī)的解決方案，同時也為全球云計算平臺的安全管理樹立新的標準。

參考文獻：

[1] 呂艾臨，閆樹.隱私計算跨平臺互聯互通的若干思考[J].信息通信技術與政策，2022（5）：2-6.

[2] 文欣瑜.基于云計算的跨平臺數據同步與共享解決方案分析[J].集成電路應用，2024，41（7）：144-145.

[3] 彭寧波.國內數據隱私保護研究綜述[J].圖書館，2021（11）：69-75.

[4] 郭崗磊，王曉鵬.云計算中改進概率公鑰加密的移動設備數據隱私保護方法[J].計算機應用與軟件，2020，37（4）：316-323，333.

[5] 王艷兵.面向云計算并發(fā)訪問的計算機大數據調度負載均衡方法[J].濱州學院學報，2023，39（6）：80-85.

【通聯編輯：李雅琪】