引言：在互联互通的数字时代中，电子工程已实现了跨域融合，与众多行业产生了密切联系，例如工业制造、医疗保健、金融服务和学校教育。调查发现，人们对数字系统的依赖性日益增加，如何有效保护数据安全并加强隐私权益的保护，成为了一个关键的研究课题。本文旨在深入研究电子工程领域数据安全与隐私保护的关键技术，做好技术集成、开发和创新工作，以充分适应不断变化的未来趋势。

1、电子工程中的数据安全

1.1加密技术

数据安全是电子工程领域的重中之重。加密技术在敏感信息的保护方面发挥着关键性作用。对称加密和非对称加密是两种具有代表性的加密技术，具有不同的特性、优点和局限性，可满足不同的用例和安全要求。

（1）对称加密：对称加密，也称为私钥加密，其工作原理是使用单个共享密钥进行加密和解密。对称加密的优点包括：其一，高效率。对称加密算法以其计算效率和速度而闻名。它们非常适合需要快速加密和解密大量数据的场景，例如保护网络通信和加密存储文件^[1]。其二，简单性。使用单一密钥进行加密和解密的概念简化了对称加密系统的实施和管理。这种简单性意味着更容易集成到各种电子工程应用中。对称加密的局限性包括：其一，密钥分发。对称加密的一个重大挑战是将密钥安全地分发给所有授权方。密钥交换过程中的任何泄露都可能危及整个加密系统的安全。密钥分发机制（如密钥交换协议和密钥管理系统）必须经过稳健的设计和执行，以降低这种风险。其二，密钥管理。随着通信方数量的增加，密钥管理的复杂性也相应增加。确保密钥的安全生成、分发和存储变得越来越具有挑战性，尤其是在分布式系统或用户群动态的环境中。

（2）非对称加密：非对称加密，也称为公钥加密，通过使用两个数学上相关的密钥（公钥和私钥）引入了一种革命性的范式。非对称加密的优点包括：其一，密钥分发。非对称加密省去了对称加密所固有的安全密钥分发机制。公钥可以公开传播，而不会损害加密系统的安全性，从而简化了安全通信通道的建立。其二，数字签名。非对称加密的标志性特征之一是它能够促进数字签名。通过使用私钥为消息或文档生成数字签名，个人可以验证信息的来源和完整性，而无需泄露私钥本身。非对称加密的局限性包括：其一，计算复杂。非对称加密算法通常比对称加密算法具有更高的计算开支。密钥生成、加密和解密所涉及的数学运算需要更多的计算资源，这使得非对称加密不太适合需要实时处理或处理大型数据集的应用程序。其二，密钥长度。与对称加密相比，非对称加密中实现足够的安全性通常需要更长的密钥长度。此要求会导致密文大小更大，计算费用增加，从而可能影响性能和效率。

1.2访问控制机制

在电子工程中对敏感数据和资源进行适当的访问控制，旨在及时阻止未经授权的用户进入系统。基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）作为两种独具特色的控制方法，可辅助电子工程师开发功能强大的安全架构，从而更好地服务企业及个人。

（1）基于角色的访问控制（RBAC）：基于角色的访问控制是一种广泛采用的访问控制模型，它会根据分配给用户的预定义角色管理访问权限。

图1 RBAC权限管理表

RBAC的优点包括：其一，简化管理。RBAC通过将权限分组到角色中来简化用户权限的管理^[2]。这种抽象使访问权限的管理变得更加容易，尤其是在拥有众多用户和复杂权限要求的大型组织中。其二，可扩展性。RBAC具有高度可扩展性，可适应不同规模的组织。随着组织的发展，可以创建新角色，并将用户重新分配到不同的角色，而无需为每个用户管理单独的权限。RBAC的局限性包括：其一，角色爆炸。在具有各种角色和职责的大型组织中，角色的激增可能导致一种称为“角色爆炸”的现象。管理大量角色和角色层次结构可能变得繁琐，从而有可能降低RBAC系统的可管理性。其二，静态特性。传统的RBAC系统具有静态特性，角色分配和权限保持固定，直到管理员手动修改。这种缺乏动态性可能会妨碍适应不断变化的安全要求或满足临时访问需求的能力。

（2）基于属性的访问控制（ABAC）：基于属性的访问控制是一种灵活的访问控制模型，在制定访问控制决策时会考虑用户、资源和环境条件的各种属性。ABAC的优点包括：其一，粒度控制。ABAC通过评估多个属性和上下文信息提供细粒度的访问控制，从而做出更精确、更情境感知的访问决策。其二，适应性强。ABAC对不断变化的条件具有很强的适应性，可以适应各种场景。它支持动态访问控制需求，适合用户角色和权限可能频繁变化的环境。ABAC的局限性包括：其一，实施困难。实施ABAC系统可能遇到各种困难，需要仔细定义基于属性的策略并集成属性源（例如用户目录和资源元数据）。其二，开销较大。基于多个属性和策略规则评估访问请求可能会给ABAC系统带来较大的计算开销，从而可能影响性能，尤其是在高吞吐量环境中。需要实施高效的策略评估机制，及时而有效降低不必要的花费。

1.3安全通信协议

安全通信协议在电子工程领域的应用，能为通过网络传输的数据提供安全保护，以确保数据完整性、机密性和真实性，防止未经授权的访问或篡改。SSL/TLS和IPsec是两种最常见的安全通信协议，可适用不同场景并保护各种应用程序，使用户的安全需求得到满足。

（1）SSL/TLS（安全套接字层/传输层安全性）：SSL/TLS被广泛用于网络通信，确保客户端和服务器之间数据传输的私密性。SSL/TLS的优点包括：其一，广泛采用。SSL/TLS是保护网络通信的标准协议，所有主流网络浏览器和服务器都支持它，因此易于实施和使用。其二，灵活适用。SSL/TLS提供强大的加密和身份验证机制，支持各种加密算法，允许灵活地进行安全配置。其三，多功能性。SSL/TLS不仅可以保护HTTP流量（导致HTTPS），还可以保护其他协议，例如电子邮件（SMTP、IMAP）和文件传输（FTPS）。SSL/TLS的局限性包括：其一，性能开销^[3]。SSL/TLS产生的性能开销，可能影响数据传输的速度。其二，证书管理。SSL/TLS依靠数字证书进行身份验证。这些证书的管理可能相当复杂，需要特定的管理程序。

（2）IPsec（互联网协议安全）：IPsec在网络层运行，为通过IP网络传输的数据提供端到端安全性。IPsec的优点包括：其一，端到端安全。IPsec为通过IP网络传输的数据提供全面的安全性，保护其免遭拦截和篡改。其二，简单适用。IPsec具有简单适用的特点，可用于保护单个设备或整个网络之间的通信，为大规模部署提供强大的解决方案。IPsec的局限性包括：其一，配置复杂。配置IPsec可能具有一定的挑战性，特别是在具有动态IP地址的环境中或在不同供应商的设备之间进行互操作时。其二，网络延迟。IPsec可能在加密和身份验证过程中引发不同程度的网络延迟现象。

2、电子工程中的隐私保护技术

2.1匿名化技术

在电子工程的数据隐私领域，匿名和差分隐私是两种突出的匿名化技术，可以兼顾隐私性和可用性，用于解决一些特定的挑战，确保数据之间的联系更加安全。两种匿名化技术具有不同的工作原理和适用范围。

（1）K-匿名：K-匿名是一种通用的一种数据脱敏方法，可以防止重新识别攻击，允许攻击者使用准标识符揭露个人身份。K-匿名性的工作原理为：其一，泛化。泛化是实现K-匿名性的一个常见方法，即将准标识符的特定值替换为更一般的值。例如，年龄可以分为不同范围（20-29、30-39等），而不是具体年龄。其二，抑制。抑制则是实现K-匿名性的另一种技术，如果某些值无法在不影响实用性的情况下充分概括，则将其从数据集中完全删除。其三，等价类。数据集被划分为等价类，其中每个类包含至少k条准标识符值相同的记录。确保每个个体与至少k-1个其他个体无法区分。K-匿名性的用例包括：其一，医疗保健数据。K-匿名性通常用于匿名化医疗记录，其中年龄、性别和邮政编码等准标识符被概括以保护患者隐私。其二，公共数据发布。政府机构可使用K-匿名性对数据集进行匿名化处理，然后再向公众发布，确保公民个人无法被轻易识别。

（2）差分隐私：差分隐私旨在确保单个个体的数据纳入或排除不会对分析输出造成显著影响，从而更好的保护个人隐私。差异隐私的工作原理为：其一，添加随机噪声。差分隐私通常涉及向数据或数据查询结果添加随机噪声。噪声量经过校准，以确保数据集中任何个人的隐私都得到保护。其二，隐私预算。隐私级别由一个称为隐私预算的参数控制。较小的隐私预算可提供更强的隐私，但会降低查询结果的准确性。平衡隐私预算有助于维护隐私和数据实用性^[4]。其三，拉普拉斯和高斯机制。差异隐私中添加噪声的常用技术包括拉普拉斯机制（用于计数查询）和高斯机制（用于数字查询），每种机制在隐私和实用性之间提供不同的权衡。差分隐私的用例包括：其一，统计数据库。差分隐私广泛应用于统计数据库，以在不损害个人隐私的情况下提供汇总统计数据。其二，机器学习。差分隐私在机器学习中得到越来越多的应用，以确保在敏感数据上训练的模型不会泄露训练集中特定个体的信息。

2.2隐私保护数据挖掘

数字时代背景下，从数据中提取价值并确保个人隐私成为了一项重大挑战。隐私保护数据挖掘（PPDM）技术可有效应对这一挑战。在该领域中，同态加密和多方安全计算（SMPC）具有突出的优势，先进技术，可以在保护敏感信息的同时进行有意义的数据处理和计算。

（1）同态加密：同态加密允许对密文进行计算，产生加密结果，解密后的结果与对明文执行的运算结果相匹配。同态加密的工作原理为：其一，加密。在同态加密中，原始数据会被加密成密文。加密后的数据可以在不泄露其内容的情况下进行传输或存储。其二，运算。密文之间进行特定的运算操作，包括加法、乘法或其他运算。运算会产生与在明文上执行相同操作后得到的结果相匹配的结果。其三，解密。结果可以通过私钥被解密，被还原为原始数据。同态加密的用例包括：其一，云计算。用户可以将加密数据上传到云端，执行计算并检索结果，而无需将底层数据暴露给云提供商。其二，医疗保健。可以分析敏感的患者数据以进行研究或诊断，而不会损害患者隐私，确保遵守隐私法规。

（2）多方安全计算（SMPC）：多方安全计算是一种加密协议，允许多方联合计算其输入的函数，同时保持这些输入的私密性。SMPC的工作原理为：其一，秘密共享。输入被分成几部分，分发给参与方。没有任何一方掌握足够的信息来独自重建原始输入。其二，计算。各方使用预定义的协议协作地对其份额进行计算，确保可以在不泄露任何个人输入的情况下重建最终输出。其三，协议。SMPC有多种协议，例如用于双方计算的姚氏混淆电路和用于多方设置的GMW协议。这些协议可确保中间结果和输入保持机密^[5]。SMPC的用例包括：其一，金融服务。银行和金融机构可以协作检测欺诈或进行风险分析，而无需暴露敏感的客户数据。其二，协作研究。来自不同机构的研究人员可以联合分析敏感数据集，例如基因组数据，而不会损害个人隐私。

结束语

总而言之，数据安全与隐私保护技术应在电子工程领域得到广泛应用，为电子工程的可持续发展奠定坚实基础，加快建设数字化社会，保护好用户权益，携手共建更加安全的数据环境，提升人们的生活质量，便捷人们的学习工作，产生最大化的经济效益和社会效益。

参考文献：

[1]董新宇，段永彪.数字治理视域下隐私保护的实现机制与优化路径[J].信息技术与管理应用，2024，3(02)：9-19.

[2]钟献坤.云计算环境下的数据安全与隐私保护[J].数字通信世界，2024，(03)：158-160.

[3]张晓娟，王子平，周国涛.大数据发展背景下网络安全与隐私保护探讨[J].信息与电脑(理论版)，2024，36(04)：195-197.

[4]刘志红.人工智能大模型的隐私保护与数据安全技术研究[J].软件，2024，45(02)：143-145+151.

[5]陈思煊，张爱娈，沈雷.数字认证与隐私计算在网络安全中的应用价值[J].网络空间安全，2024，15(02)：34-40.