基于列式加密的大型 Hadoop 数据集隐私保护框架

IF 16.4 1区化学 Q1 CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY

Accounts of Chemical Research Pub Date : 2024-05-25 DOI:10.21123/bsj.2024.10550

Hidayath Ali Baig

{"title":"基于列式加密的大型 Hadoop 数据集隐私保护框架","authors":"Hidayath Ali Baig","doi":"10.21123/bsj.2024.10550","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"أدى النمو الهائل للإنترنت وإنترنت الأشياء والحوسبة السحابية في الآونة الأخيرة إلى ارتفاع كبير في البيانات عبر مختلف قطاعات الأعمال والصناعة. أصبحت البيانات الضخمة اتجاها متزايدا في السنوات الأخيرة، حيث جذبت انتباه الأكاديميين وقادة الشركات والمسؤولين الحكوميين في جميع أنحاء العالم. Hadoop هو إطار عمل شائع الاستخدام لمعالجة البيانات الضخمة. إن توسيع البيانات هذا لديه القدرة على توفير مزايا كبيرة ومفيدة، وقد تم تحقيق بعض النجاح المبكر من الناحية الفنية في التعامل مع مثل هذه الكمية الكبيرة من البيانات. فإلى جانب فوائده العديدة، فإن له أيضًا عددًا كبيرًا من العيوب. وتشمل هذه، على سبيل المثال لا الحصر، تخزين البيانات وتبادلها وتنظيمها ونقلها وتحليلها وتصورها وأمنها وخصوصيتها. في هذا البحث، يتم دراسة الآثار المترتبة على الخصوصية لتحليلات البيانات الضخمة. تقترح العديد من المنشورات طرقًا لتأمين البيانات الضخمة. كل تقنية لها مزايا وعيوب. بغض النظر عن قوانين الخصوصية، يجب على مطوري التطبيقات حماية البيانات الحساسة.","PeriodicalId":1,"journal":{"name":"Accounts of Chemical Research","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":16.4000,"publicationDate":"2024-05-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"إطار عمل للحفاظ على الخصوصية قائم على تشفير الأعمدة لمجموعات بيانات Hadoop الكبيرة\",\"authors\":\"Hidayath Ali Baig\",\"doi\":\"10.21123/bsj.2024.10550\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"أدى النمو الهائل للإنترنت وإنترنت الأشياء والحوسبة السحابية في الآونة الأخيرة إلى ارتفاع كبير في البيانات عبر مختلف قطاعات الأعمال والصناعة. أصبحت البيانات الضخمة اتجاها متزايدا في السنوات الأخيرة، حيث جذبت انتباه الأكاديميين وقادة الشركات والمسؤولين الحكوميين في جميع أنحاء العالم. Hadoop هو إطار عمل شائع الاستخدام لمعالجة البيانات الضخمة. إن توسيع البيانات هذا لديه القدرة على توفير مزايا كبيرة ومفيدة، وقد تم تحقيق بعض النجاح المبكر من الناحية الفنية في التعامل مع مثل هذه الكمية الكبيرة من البيانات. فإلى جانب فوائده العديدة، فإن له أيضًا عددًا كبيرًا من العيوب. وتشمل هذه، على سبيل المثال لا الحصر، تخزين البيانات وتبادلها وتنظيمها ونقلها وتحليلها وتصورها وأمنها وخصوصيتها. في هذا البحث، يتم دراسة الآثار المترتبة على الخصوصية لتحليلات البيانات الضخمة. تقترح العديد من المنشورات طرقًا لتأمين البيانات الضخمة. كل تقنية لها مزايا وعيوب. بغض النظر عن قوانين الخصوصية، يجب على مطوري التطبيقات حماية البيانات الحساسة.\",\"PeriodicalId\":1,\"journal\":{\"name\":\"Accounts of Chemical Research\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":16.4000,\"publicationDate\":\"2024-05-25\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Accounts of Chemical Research\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.21123/bsj.2024.10550\",\"RegionNum\":1,\"RegionCategory\":\"化学\",\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q1\",\"JCRName\":\"CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Accounts of Chemical Research","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21123/bsj.2024.10550","RegionNum":1,"RegionCategory":"化学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q1","JCRName":"CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

摘要

近年来，互联网、物联网（IoT）和云计算的指数式增长导致各商业和行业领域的数据急剧增加。近年来，大数据已成为一种日益增长的趋势，吸引了全球学术界、商界领袖和政府官员的关注。Hadoop 是处理大数据的常用框架。这种数据扩展有可能带来显著的优势，在处理如此大量的数据方面，在技术上已经取得了一些早期的成功。除了诸多优点外，它也存在大量缺点。这些缺点包括但不限于数据存储、交换、组织、传输、分析、可视化、安全和隐私。本文将探讨大数据分析对隐私的影响。许多出版物都提出了保护大数据安全的方法。每种技术都各有利弊。无论隐私法如何，应用程序开发人员都必须保护敏感数据。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

查看原文本刊更多论文

إطار عمل للحفاظ على الخصوصية قائم على تشفير الأعمدة لمجموعات بيانات Hadoop الكبيرة

أدى النمو الهائل للإنترنت وإنترنت الأشياء والحوسبة السحابية في الآونة الأخيرة إلى ارتفاع كبير في البيانات عبر مختلف قطاعات الأعمال والصناعة. أصبحت البيانات الضخمة اتجاها متزايدا في السنوات الأخيرة، حيث جذبت انتباه الأكاديميين وقادة الشركات والمسؤولين الحكوميين في جميع أنحاء العالم. Hadoop هو إطار عمل شائع الاستخدام لمعالجة البيانات الضخمة. إن توسيع البيانات هذا لديه القدرة على توفير مزايا كبيرة ومفيدة، وقد تم تحقيق بعض النجاح المبكر من الناحية الفنية في التعامل مع مثل هذه الكمية الكبيرة من البيانات. فإلى جانب فوائده العديدة، فإن له أيضًا عددًا كبيرًا من العيوب. وتشمل هذه، على سبيل المثال لا الحصر، تخزين البيانات وتبادلها وتنظيمها ونقلها وتحليلها وتصورها وأمنها وخصوصيتها. في هذا البحث، يتم دراسة الآثار المترتبة على الخصوصية لتحليلات البيانات الضخمة. تقترح العديد من المنشورات طرقًا لتأمين البيانات الضخمة. كل تقنية لها مزايا وعيوب. بغض النظر عن قوانين الخصوصية، يجب على مطوري التطبيقات حماية البيانات الحساسة.

求助全文

通过发布文献求助，成功后即可免费获取论文全文。去求助

来源期刊

Accounts of Chemical Research 化学-化学综合

CiteScore

31.40

自引率

1.10%

发文量

312

审稿时长

2 months

期刊介绍： Accounts of Chemical Research presents short, concise and critical articles offering easy-to-read overviews of basic research and applications in all areas of chemistry and biochemistry. These short reviews focus on research from the author’s own laboratory and are designed to teach the reader about a research project. In addition, Accounts of Chemical Research publishes commentaries that give an informed opinion on a current research problem. Special Issues online are devoted to a single topic of unusual activity and significance. Accounts of Chemical Research replaces the traditional article abstract with an article "Conspectus." These entries synopsize the research affording the reader a closer look at the content and significance of an article. Through this provision of a more detailed description of the article contents, the Conspectus enhances the article's discoverability by search engines and the exposure for the research.