运营商基于位置信息的数据安全应用_马安然.pdf

84|2023.04实践探索Theory Practice在通信领域快速发展的过程中，运营商因工作特点可以获取海量用户的数据，其中位置数据可以为我国多领域发展提供指导建议，为行业工作开展带来便利条件。通过对位置数据的分析，将分析结果应用到实际活动中，可以发挥较大价值。但值得注意的是，位置数据具有高价值的同时，也具备敏感性高的特点，这些信息往往涉及个人信息安全等问题，对这些信息的应用，必须以信息安全为前提。目前通信运营商对于位置信息的相关应用尚处于试点阶段，需要运营商提高技术水平，在保障安全的前提下，围绕位置信息大数据应用进行设计。在此，探讨如何基于运营商在活动中对位置信息的应用建立大数据安全应用模型，希望对通信运营商做好位置信息安全管控有所启示。位置数据来源与分析位置数据主要来源于网管、自有定位平台、日志、信令系统等，这些均是通信运营商在位置信息获取方面的渠道。运营商获取用户位置数据后，读取经纬度坐标并绘制二维数据，一般分化为静态数据、动态数据、二阶动态数据三种类型的数据。静态数据为用户在某一时间点的位置数据，动态数据是以时间轴记录用户的位置信息，可以记录一段时间运营商基于位置信息的数据安全应用文/中国联合网络通信有限公司青岛市分公司 马安然中国信息界|Information China852023.04|内用户位置的变化情况；动态数据可以反映用户某一时间段，在不同位置停留的时间和移动轨迹；二阶动态数据记录用户动态数据并进行二次分析，包含非常态化运动轨迹、常态化轨迹、频次变更情况，记录运动频次、区域密度动态变化、轨迹速度等。位置信息安全保障位置数据的敏感性较高，在未知数据使用中，必须对数据进行安全防护。通信运营商必须在数据分析与使用中进行安全防护，做好未知数据与其他数据的隔离。在位置数据使用中，避免因多重数据分析，确定用户位置，所以需要进行位置数据采集、提取、存储与其他数据的隔离工作，防止位置数据与其他数据合并。在位置信息安全管控中，需要基于安全需求，耦合位置数据和用户信息。在位置信息采集中，对原始号码进行模糊加扰、数据聚合等操作。与此同时，在信息记录时，应使用相关做法进行脱敏处理，从而可以掩盖位置信息与用户精确信息的对应关系，最终达到数据脱敏的目的。在位置信息安全防护中，围绕聚类数据进行个体数据防分析的操作。在数据聚合中，可以有效规避个体数据被分析的情况，降低个体数据的敏感性；在数据展现时会对形式进行调控，以聚类数据的方式进行呈现，防止个体数据的属性过于明显；在数据安全管控中，根据安全防护的原则打造多数据安全域，给出低中高三个阶级的数据安全域，对不同安全域的限制等级进行区分，低级数据域与高层级数据域无法实现数据交互。在数据安全管控中建立安全数据传输渠道，以信道加密、通话数据加扰、数据水印等手段，在数据域间建立安全通道，做好数据传输中安全管控，降低数据传输时泄露的概率。基于位置数据的大数据应用模型在用户位置数据应用中，必须考虑到该数据具备较高敏感性特点，在数据应用时建立大数据应用模型，将安全作为位置信息应用的重要原则，提升大数据应用模型在运转时的安全防护能力。以多种技术作为提升数据分析与应用活动中安全水平的保障，建立高价值、严谨且效率高的应用模型。在模型构建时，根据数据分析、产生、应用等方面的流向，将应用模型划归为三个区域，分别为低价值数据域、中密集数据域、高密级数据域。三个领域的数据处理内容存在差别，低价值数据域应用位置信息分析结果为应用活动服务；中密集数据域进行数据分析、存储的工作，对原始数据进行加工与处理；高密集数据域以原始数据产生和采集作为工作主要事项。低中高三个数据域内，数据均为单向流向，高层级数据域中的数据可以流向低层数据域，但是低层级数据域中的数据不能流向高层级数据域。综上所述，通信运营商在运行时可以获得大量用户信息，其中包括用户位置信息。目前，通信运营商积极开展位置信息大数据的应用，基于信息大数据分析与应用时，得到的分析结果可以应用到资源规划、社会生产、经济运营，对相关领域活动均有较大的指导价值。通信运营商在活动开展中，有必要在研究数据分析与应用的同时，做好安全管控，建立安全属性高的大数据应用系统。在位置信息分析和应用时，确保数据不会外流。通信运营商需要在大数据应用中做好安全防护工作，使用信息安全、物联网等多种技术推进研究活动，结合获取的数据，提升位置信息大数据应用领域的安全防护水平。