Вы используете конфиденциальные географические данные каждый день. Каковы ваши стратегии их защиты в ваших географических информационных системах?
Какую архитектуру вы используете?
Какой метод шифрования вы используете?
Что вы делаете для пользователей, которые экспортируют конфиденциальные данные из ваших баз данных?
Ответы:
Используя многопользовательскую геопространственную базу данных, вы можете реализовать Row Level Security (RLS). Вы можете сделать это с PostgreSQL (и PostGIS), Oracle и MS SQL Server и, возможно, с другими. Я видел, как это реализовано до уровней QGIS и SDE. Что делает RLS, так это реализует права доступа к строкам (функции ГИС), которые отдельные пользователи или группы пользователей могут выбирать / обновлять / удалять.
Например, пользователь «bob» может войти в геопространственную базу данных, используя зашифрованное соединение, и открыть слой ГИС, показывающий только те функции, которые ему разрешено просматривать и редактировать. В то время как пользователь «sue» может загрузить один и тот же слой ГИС и увидеть другое представление функций ГИС, ему разрешено просматривать и редактировать.
Иногда я управляю конфиденциальными данными, которые нельзя разделить на открытые и закрытые биты, как в моем другом предпочтительном ответе, потому что геометрия выдает все это. Хорошими примерами являются гнезда-хищники (птенцы сокола-сапсана продаются по выгодным ценам на черном рынке) и соляные лисы (зачем заниматься охотой на холода и несчастья, если я могу просто сидеть и ждать, пока жертва сама придет в мои достопримечательности?).
В этом случае наши стратегии заключаются в размытии данных: буферизуйте точки, используя большие единицы и случайное смещение или центроид, только показывайте или делитесь картами, а не необработанными данными. Иногда мы отбрасываем геометрию точки и соединяем атрибуты с большим родительским многоугольником, например, «где-то внутри многоугольника, ограниченного этими двумя реками, и на этой трассе есть слиток», и это то, что используется совместно с юнитом.
У меня есть внеплановый ответ: я просто стараюсь не обрабатывать конфиденциальные данные, если могу вообще помочь.
Хорошо, так что на первый взгляд, если это не очень полезный ответ. Давайте сделаем это больше так. Я узнал, что большую часть времени, когда клиенты приходят ко мне и говорят, что им нужно защищать данные такими, какими бы они были, чтобы внимательное изучение их данных и целей показало, что защиты не так много, как предполагалось изначально , Иногда действительно личные вещи можно отделить без особых проблем. Вы храните эту таблицу дней рождения и местоположений домашних адресов в своей частной файловой системе. Я сохраню геометрию здесь в общем пространстве рабочей группы, и вы можете присоединиться к ним при необходимости, используя этот столбец ID.
Основной принцип: держите ответственность за управление безопасностью как можно ближе к источнику, к дому.
Таким образом, даже несмотря на то, что я мог бы управлять пространственными данными, я фактически почти ничего не знаю об этом, и поэтому никогда не смогу быть вектором для его потенциального воздействия. Я думаю, что это сродни базовому протоколу компьютерной безопасности, когда системный администратор может сбросить ваш пароль или заблокировать учетную запись, но на самом деле не читать ее.
Я использую postgresql с возможностями postgis .
Данные могут быть зашифрованы и доступны через учетные записи пользователей с явными разрешениями базы данных; то есть суперпользователь против непривилегированного.
Запросы данных могут обрабатываться с помощью простых или сложных запросов SQL для их подмножеств, и соответствующие данные распределяются при защите конфиденциальной (нераспространяемой) информации.
Он поддерживает работу в закрытой локальной сети или полностью сетевой среде с многопользовательской средой или без нее.
Есть, конечно, несколько других RDBMS , но postgresql с открытым исходным кодом.
Эти стратегии применяются в нескольких компаниях, которые я знаю
Есть интересная статья, описывающая и оценивающая несколько подходов к защите конфиденциальности:
М. П. Армстронг, Руштон Г., Циммерман Д. Л. Географическая маскировка данных о здоровье для сохранения конфиденциальности . Stat Med.1999; 18: 497-525.
( Полный текст )
Несмотря на то, что они сфокусированы на данных, связанных со здоровьем, многие из обсуждаемых подходов могут иметь отношение к другим дисциплинам
Национальный научно-исследовательский совет. Размещение людей на карте: защита конфиденциальности с помощью связанных социально-пространственных данных . Вашингтон, округ Колумбия: Пресса Национальных Академий, 2007.
( Полный текст )
Еще один хороший всесторонний обзор теоретических, этических, а также технологических аспектов пространственных данных, связанных со здоровьем.
Для большой коллекции статей, обсуждающих методы и последствия обработки чувствительных пространственных данных, посмотрите страницу Избранные документы по конфиденциальности и геопространственным данным SEDAC .