Безопасность данных в распределенных системах больших данных: защита персональных данных

Авторы

  • A. Махамбет Satbayev University, Казахстан
  • A. Молдагулова Satbayev University, Казахстан

DOI:

https://doi.org/10.51301/ce.2024.i3.06

Ключевые слова:

распределенные системы, безопасность больших данных, персонально идентифицируемая информация (PII), гомо-морфное шифрование, дифференциальная конфиденциальность, контроль доступа, шифрование на основе атрибу-тов, федеративное обучение, безопасные многосторонние вычисления, блокчейн, облачные вычисления, туманные вычисления, краевые вычисления, безопасность на основе ИИ

Аннотация

В обзоре рассматриваются последние достижения в области методологий обеспечения безопасности данных для распределенных систем, используемых при обработке больших данных. С распространением облачных, туманных и пограничных вычислений защита персонально идентифицируемой информации (PII) стала ключевым приоритетом. В статье классифицируются и оцениваются современные решения, включая криптографические схемы (например, гомоморфное шифрование, дифференциальная конфиденциальность), механизмы контроля доступа (ABAC, IAM), безопасные многосторонние вычисления (SMPC), аналитику на основе ИИ для обнаружения угроз и обучения моделей с сохранением конфиденциальности, а также блокчейн-приложения для децентрализованного контроля доступа и целостности данных. Сравнительная схема иллюстрирует сильные стороны и ограничения этих методов в различных распределенных средах. Обзор завершается призывом к разработке многоуровневых, конвергентных стратегий безопасности для удовлетворения растущих требований к защите данных в распределенных экосистемах больших данных.

Загрузки

Опубликован

2024-09-30

Как цитировать

Makhambet, A. ., & Moldagulova, A. . (2024). Безопасность данных в распределенных системах больших данных: защита персональных данных. Computing &Amp; Engineering, 2(3), 35–40. https://doi.org/10.51301/ce.2024.i3.06

Выпуск

Раздел

Инновационные вычислительные системы и инженерные решения