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摘要
为保证隐私信息的安全性，实现信息的人性化加密，避免发生隐私信息泄露风险，设计基于大数据分析的隐私信息保护系统.云设施层以Kubernetes集群技术为核心，为系统功能提供基础设施保障，在此基础上，大数据处理层通过筛选、去重等操作处理信息后，通过文件传输协议传送信息至信息保护层，该层以TBS架构为基础，引入MapReduce编程模型，并行存储海量信息，同时基于属性分类的隐私信息保护模型，实现隐私信息保护.测试结果显示：该系统能够完成海量信息的并行存储，信息记录链接结果均在0.22以下，隐私信息的泄露风险较低，确保信息呈现时的隐私性；并且KL散度均在0.18以内，隐私保护后信息的可用性良好.
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