智能扫描系统中的数据安全与隐私保护

威胁分类及影响评估：

外部威胁：
├── 网络攻击：黑客入侵、DDoS攻击、恶意软件
├── 数据窃取：中间人攻击、API漏洞利用
└── 社会工程：钓鱼攻击、身份冒用

内部威胁：
├── 员工误操作：误删、误发、配置错误
├── 权限滥用：超越授权访问、数据泄露
└── 恶意行为：内部人员故意泄露数据

技术风险：
├── 系统漏洞：软件缺陷、配置错误
├── 存储风险：数据库安全、备份保护
└── 传输风险：通信加密、中间人攻击

医疗行业：HIPAA（美国）、《医疗数据安全规范》（中国）
金融行业：PCI DSS、《银行业数据治理指引》
教育行业：FERPA（美国）、《学生个人信息保护规定》

加密协议选择：
TLS 1.3：最新的传输层安全协议
AES-256：对称加密标准
RSA-4096：非对称加密密钥交换
ECDSA：椭圆曲线数字签名算法

// 客户端数据加密示例
const encryptData = (sensitiveData, publicKey) => {
  const encrypted = RSA.encrypt(sensitiveData, publicKey);
  return {
    data: encrypted,
    timestamp: Date.now(),
    checksum: generateChecksum(encrypted)
  };
};

权限控制模型：
RBAC（基于角色）：用户 → 角色 → 权限
ABAC（基于属性）：环境属性 + 用户属性 + 资源属性 + 动作属性
PBAC（基于策略）：动态策略引擎决策

静态脱敏：
├── 替换：敏感字段用随机值替换
├── 遮蔽：部分字符用*号遮蔽
├── 变换：数据格式保持但内容改变
└── 合成：基于原数据特征生成假数据

动态脱敏：
├── 实时脱敏：查询时动态处理
├── 视图脱敏：基于用户权限显示不同内容
├── API脱敏：接口层面的数据过滤
└── 客户端脱敏：前端显示层面的处理

零信任网络架构：
用户/设备 → 身份验证 → 设备检查 → 策略引擎 → 资源访问
│            │           │         │         │
└─多因子认证─┘   └─设备健康检查─┘  └─风险评估─┘  └─最小权限─┘

API安全最佳实践：
├── 认证授权：OAuth 2.0 + JWT Token
├── 输入验证：参数校验和SQL注入防护
├── 输出编码：XSS攻击防护
├── 限流防护：API调用频率限制
└── 监控告警：异常调用模式检测

敏感度分级：
├── 公开数据：无特殊保护要求
├── 内部数据：内部员工可访问
├── 机密数据：需要授权才能访问
└── 绝密数据：最高级别保护措施

医疗场景：
多家医院 → 本地模型训练 → 参数聚合 → 全局模型
├── 数据隐私：患者数据不离开医院
├── 模型效果：利用多方数据提升模型性能
└── 合规要求：满足医疗数据保护法规

安全多方计算流程：
参与方A (数据a) ───┐
                   ├── 协议执行 ── 计算结果
参与方B (数据b) ───┘
│                           │
└─数据保密性─────────────────┘

# 差分隐私实现示例
def add_laplace_noise(value, sensitivity, epsilon):
    """添加拉普拉斯噪音"""
    scale = sensitivity / epsilon
    noise = np.random.laplace(0, scale)
    return value + noise

def differential_privacy_query(dataset, query_func, epsilon=1.0):
    """差分隐私查询"""
    true_result = query_func(dataset)
    sensitivity = calculate_sensitivity(query_func)
    noisy_result = add_laplace_noise(true_result, sensitivity, epsilon)
    return noisy_result

安全监控维度：
├── 访问监控：异常登录、权限滥用
├── 操作监控：数据访问、修改、删除
├── 网络监控：流量异常、攻击检测
├── 系统监控：性能异常、服务可用性
└── 合规监控：策略违规、审计要求

安全事件分级：
P0 - 紧急：数据泄露、系统沦陷
P1 - 重要：权限滥用、攻击尝试
P2 - 一般：策略违规、异常访问
P3 - 提示：日常监控、合规检查

评估计划安排：
日常评估：自动化漏洞扫描（每日）
定期评估：渗透测试（每季度）
重大评估：全面安全评估（每年）
专项评估：新系统上线、重大变更

培训体系设计：
├── 全员培训：基础安全意识
├── 技术人员：专业安全技能
├── 管理层：安全战略和决策
└── 新员工：入职安全培训

隐私保护技术栈：
├── 本地预处理：敏感信息预过滤
├── 数据脱敏：自动识别并脱敏PII
├── 差分隐私：统计分析加噪保护
└── 联邦学习：模型训练隐私保护

数据治理框架：
├── 数据分类：自动化的敏感数据识别
├── 生命周期管理：从创建到销毁的全程管理
├── 访问控制：基于角色和属性的访问控制
├── 审计追踪：完整的数据访问和处理记录
└── 权利保障：数据主体权利的技术实现

风险管理流程：
风险识别 → 风险评估 → 控制措施 → 监控评价 → 持续改进
│         │         │         │         │
├─威胁分析 ├─影响评估 ├─技术控制 ├─效果监控 ├─经验总结
├─资产清单 ├─概率评估 ├─管理控制 ├─合规检查 ├─体系优化
└─漏洞分析 └─风险等级 └─物理控制 └─审计评估 └─能力提升

分阶段实施计划：
第一阶段（1-3个月）：基础安全措施
├── 访问控制实施
├── 数据加密部署
├── 监控系统建设
└── 应急响应准备

第二阶段（3-6个月）：高级安全功能
├── 零信任架构
├── 隐私计算技术
├── 行为分析系统
└── 自动化响应

第三阶段（6-12个月）：持续优化
├── AI安全防护
├── 威胁情报集成
├── 安全运营中心
└── 全面合规认证

供应商安全管理：
├── 安全评估：供应商安全能力评估
├── 合同条款：安全责任和义务约定
├── 监督检查：定期安全检查和审核
└── 应急协调：安全事件的协同响应

技术发展路线：
当前：差分隐私、同态加密、安全多方计算
近期：联邦学习、可信执行环境、零知识证明
长期：完全同态加密、量子隐私保护、AI隐私