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      運(yùn)營(yíng)商面向大數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)脫敏方法探討

      2015-06-05 08:19:42喬宏明梁奐
      移動(dòng)通信 2015年13期
      關(guān)鍵詞:敏感數(shù)據(jù)脫敏運(yùn)營(yíng)商

      喬宏明,梁奐

      (中國(guó)電信股份有限公司廣州研究院,廣東 廣州 510630)

      1 引言

      近兩年來(lái),國(guó)內(nèi)通信運(yùn)營(yíng)商傳統(tǒng)業(yè)務(wù)(特別是語(yǔ)音、短信)發(fā)展受互聯(lián)網(wǎng)/移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)沖擊的現(xiàn)象日益顯現(xiàn),業(yè)務(wù)量和業(yè)務(wù)收入增量的剪刀差越發(fā)明顯:增長(zhǎng)量差值(電信業(yè)務(wù)總量同比增長(zhǎng)-電信業(yè)務(wù)收入同比增長(zhǎng))從2014年初的8%左右擴(kuò)大到2015年一季度的近19%[1],總體上“增量不增收”已經(jīng)形成“慣性”。隨著國(guó)家一系列導(dǎo)向性政策的出臺(tái)(如《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于加快高速寬帶網(wǎng)絡(luò)建設(shè)推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)提速降費(fèi)的指導(dǎo)意見(jiàn)》),當(dāng)前運(yùn)營(yíng)商的“‘明星業(yè)務(wù)’——數(shù)據(jù)流量——收入預(yù)計(jì)”在未來(lái)1~2年內(nèi)也將見(jiàn)頂,運(yùn)營(yíng)商現(xiàn)有的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)將逐步“公益化”。作為企業(yè)實(shí)體的運(yùn)營(yíng)商必須拓展新的業(yè)務(wù)領(lǐng)域,找到增長(zhǎng)點(diǎn),挖掘手中“大數(shù)據(jù)”這座金礦,成為三大運(yùn)營(yíng)商共同的目標(biāo)。運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)分析應(yīng)用范圍在由“內(nèi)”(經(jīng)營(yíng)分析、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、針對(duì)性營(yíng)銷等)向“外”(廣告、數(shù)據(jù)服務(wù))轉(zhuǎn)變,正在探索以“直接收益”為目標(biāo)的大數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)。

      考慮到短期內(nèi)運(yùn)營(yíng)商在新的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈中并不占據(jù)主導(dǎo)地位[2],廣泛的外部合作必不可少。但正是因?yàn)檫\(yùn)營(yíng)商所掌握的數(shù)據(jù)“含金量”過(guò)高,其使用也一直受到嚴(yán)格的政策監(jiān)管:2013年7月19日,工信部下達(dá)了《電信和互聯(lián)網(wǎng)用戶個(gè)人信息保護(hù)規(guī)定》文件,明確了個(gè)人信息的收集和使用規(guī)范以及運(yùn)營(yíng)企業(yè)的管理責(zé)任。同時(shí),當(dāng)前廣大客戶對(duì)自身隱私的關(guān)注也日益增強(qiáng),一直對(duì)運(yùn)營(yíng)商使用相關(guān)數(shù)據(jù)保持高度警覺(jué)狀態(tài),稍有疏忽就會(huì)給運(yùn)營(yíng)企業(yè)造成重大的聲譽(yù)損失。運(yùn)營(yíng)商相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)外開(kāi)放以進(jìn)入大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)面臨難以逾越的困難:既要挖掘使用,又要避免隱私風(fēng)險(xiǎn)。兩難之間,對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行“脫敏”或許是一個(gè)解決方案。

      2 常用數(shù)據(jù)脫敏架構(gòu)和方法

      所謂數(shù)據(jù)脫敏(Data Masking)是對(duì)個(gè)人身份識(shí)別數(shù)據(jù)(personal identifiable data)、個(gè)人敏感數(shù)據(jù)(personal sensitive data)和商業(yè)敏感數(shù)據(jù)(commercially sensitive data)進(jìn)行偽裝,以便用于生產(chǎn)系統(tǒng)以外的地方[3]。數(shù)據(jù)脫敏不是新的技術(shù),當(dāng)前也有很多成熟的商用解決方案可以選擇,如Oracle的Data Masking組件[4]、IBM的InfoSphere Optim Data Privacy產(chǎn)品[5]、Informatica的Informatica Data Masking產(chǎn)品[6]等,其中Informatica的產(chǎn)品可以實(shí)現(xiàn)對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)的脫敏處理。針對(duì)特定的生產(chǎn)環(huán)境(如異構(gòu)系統(tǒng)),也可以自己創(chuàng)建脫敏平臺(tái)或系統(tǒng)進(jìn)行脫敏處理。脫敏后數(shù)據(jù)的服務(wù)對(duì)象,可以是企業(yè)內(nèi)部統(tǒng)計(jì)分析、企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的開(kāi)放、測(cè)試環(huán)境,也可以是外部第三方。當(dāng)然,面向不同的服務(wù)對(duì)象,針對(duì)其服務(wù)要求,脫敏的級(jí)別和方法也有不同。

      從架構(gòu)的角度看,數(shù)據(jù)脫敏有2種常用架構(gòu):

      (1)動(dòng)態(tài)(On the Fly/Dynamic)數(shù)據(jù)脫敏架構(gòu)。指數(shù)據(jù)脫敏規(guī)則應(yīng)用于在將數(shù)據(jù)從源數(shù)據(jù)庫(kù)(生產(chǎn)庫(kù))導(dǎo)出到目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)(脫敏后數(shù)據(jù)庫(kù))的過(guò)程中進(jìn)行脫敏處理,或者在生產(chǎn)系統(tǒng)產(chǎn)生實(shí)際數(shù)據(jù)的同時(shí),也同步產(chǎn)生用于其他環(huán)境的脫敏數(shù)據(jù)。這種架構(gòu)有2個(gè)好處:脫敏目標(biāo)庫(kù)可以獲得實(shí)時(shí)性很高的數(shù)據(jù);在生產(chǎn)系統(tǒng)外不存在非脫敏數(shù)據(jù),減少安全風(fēng)險(xiǎn)。這種架構(gòu)產(chǎn)生的問(wèn)題是,脫敏處理會(huì)對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)產(chǎn)生一定的壓力;脫敏策略可定制性不強(qiáng),一旦投入持續(xù)生產(chǎn)就不能調(diào)整,否則會(huì)影響現(xiàn)有業(yè)務(wù);脫敏應(yīng)用會(huì)對(duì)源數(shù)據(jù)庫(kù)到目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)鏈路安全和穩(wěn)定性有較高要求;該架構(gòu)一般都要求脫敏工具和生產(chǎn)庫(kù)管理軟件緊密耦合,限制可用工具的選擇范圍。

      (2)靜態(tài)(Static)數(shù)據(jù)脫敏架構(gòu)。通過(guò)對(duì)源數(shù)據(jù)庫(kù)的克隆來(lái)進(jìn)行脫敏操作,形成目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。脫敏規(guī)則可以在第三方實(shí)體上執(zhí)行,也可以在目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)上執(zhí)行。因?yàn)槊鎸?duì)的是生產(chǎn)數(shù)據(jù)的鏡像,這種架構(gòu)可以根據(jù)需要調(diào)整脫敏規(guī)則,靈活性更高;脫敏工具的選擇范圍也更大;相對(duì)動(dòng)態(tài)架構(gòu),靜態(tài)架構(gòu)對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)的壓力更小。這種架構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)是,因?yàn)樯婕暗降谌狡脚_(tái)或目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)源數(shù)據(jù),安全風(fēng)險(xiǎn)會(huì)增加;此架構(gòu)獲取的脫敏數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性相對(duì)動(dòng)態(tài)架構(gòu)偏低。

      具體的數(shù)據(jù)脫敏方法,主要有以下6種:

      (1)替代。指用偽裝數(shù)據(jù)完全替換源數(shù)據(jù)中的敏感數(shù)據(jù),一般替換用的數(shù)據(jù)都有不可逆性,以保證安全。替代是最常用的數(shù)據(jù)脫敏方法,具體操作上有常數(shù)替代(所有敏感數(shù)據(jù)都替換為唯一的常數(shù)值)、查表替代(從中間表中隨機(jī)或按照特定算法選擇數(shù)據(jù)進(jìn)行替代)、參數(shù)化替代(以敏感數(shù)據(jù)作為輸入,通過(guò)特定函數(shù)形成新的替代數(shù)據(jù))等。具體選擇的替代算法取決于效率、業(yè)務(wù)需求等因素間的平衡。替代方法能夠徹底的脫敏單類數(shù)據(jù),但往往也會(huì)使相關(guān)字段失去業(yè)務(wù)含義,對(duì)于查表替代而言,中間表的設(shè)計(jì)非常關(guān)鍵。

      (2)混洗。主要通過(guò)對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行跨行隨機(jī)互換來(lái)打破其與本行其他數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,從而實(shí)現(xiàn)脫敏。混洗可以在相當(dāng)大范圍內(nèi)保證部分業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)信息(如有效數(shù)據(jù)范圍、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征等),使脫敏后數(shù)據(jù)看起來(lái)跟源數(shù)據(jù)更一致,與此同時(shí)也犧牲了一定的安全性。一般混洗方法用于大數(shù)據(jù)集合、且需要保留待脫敏數(shù)據(jù)特定特征的場(chǎng)景;對(duì)于小數(shù)據(jù)集,混洗形成的目標(biāo)數(shù)據(jù)有可能通過(guò)其他信息被還原,在使用的時(shí)候需要特別慎重。

      (3)數(shù)值變換。指對(duì)數(shù)值和日期類型的源數(shù)據(jù),通過(guò)隨機(jī)函數(shù)進(jìn)行可控的調(diào)整(例如對(duì)于數(shù)值類型數(shù)據(jù)隨機(jī)增減20%;對(duì)于日期數(shù)據(jù),隨機(jī)增減200天),以便在保持原始數(shù)據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)特征的同時(shí),完成對(duì)具體數(shù)值的偽裝。數(shù)值變化通過(guò)調(diào)整變動(dòng)幅度可以有效控制目標(biāo)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征和真實(shí)度,是常用的脫敏方法。

      (4)加密。指對(duì)待脫敏數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理,使外部用戶只看到無(wú)意義的加密后數(shù)據(jù),同時(shí)在特定場(chǎng)景下,可以提供解密能力,使具有密鑰的相關(guān)方可以獲得原數(shù)據(jù)。加密的方法存在一定的安全風(fēng)險(xiǎn)(密鑰泄露或加密強(qiáng)度不夠);加密本身需要一定的計(jì)算能力,對(duì)于大數(shù)據(jù)集來(lái)源會(huì)產(chǎn)生很大資源開(kāi)銷;一般加密后數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)格式差異較大,“真實(shí)性”較差。一般情況下,加密的數(shù)據(jù)脫敏方式應(yīng)用不多。

      (5)遮擋(Mask Out)。指對(duì)敏感數(shù)據(jù)的部分內(nèi)容用掩飾符號(hào)(如“X、*”)進(jìn)行統(tǒng)一替換,從而使得敏感數(shù)據(jù)保持部分內(nèi)容公開(kāi)。這種方法可以在很大程度上脫敏的同時(shí),保持原有數(shù)據(jù)感觀,也是一種廣泛使用的方法。

      (6)空值插入/刪除。指直接刪除敏感數(shù)據(jù)或?qū)⑵渲脼镹ULL值。在條件允許的情況下,這種方法最直接。

      總體而言,數(shù)據(jù)脫敏的方法有以上6個(gè)類別。在具體應(yīng)用時(shí),可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求,結(jié)合可用計(jì)算資源情況,進(jìn)行靈活選擇。

      3 運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)應(yīng)用的特點(diǎn)

      前期電信運(yùn)營(yíng)商在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面主要聚焦在內(nèi)部使用,隱私方面的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)可控,因而更多著力于管理流程和技術(shù)手段的完善,在脫敏方面投入的力量相對(duì)不大。當(dāng)面向外部需要與第三方合作、甚至在政策范圍內(nèi)要輸出部分?jǐn)?shù)據(jù)給第三方時(shí),數(shù)據(jù)脫敏就必不可少了。數(shù)據(jù)脫敏方法各有特色,具體選擇需要結(jié)合運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)特點(diǎn)和實(shí)際的業(yè)務(wù)需求。

      結(jié)合國(guó)內(nèi)外各大運(yùn)營(yíng)商前期的探索研討[7-8],目前運(yùn)營(yíng)商面向外部的大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要包括以下場(chǎng)景:

      ◆精準(zhǔn)廣告:通信運(yùn)營(yíng)商發(fā)揮在用戶上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)采集方面的優(yōu)勢(shì),為具有精準(zhǔn)投放在線廣告需求的企業(yè)客戶篩選出高價(jià)值客戶,提升其廣告投放的精準(zhǔn)性。

      ◆精準(zhǔn)營(yíng)銷:通信運(yùn)營(yíng)商基于客戶標(biāo)簽數(shù)據(jù),為企業(yè)客戶提供目標(biāo)用戶清單和廣告精準(zhǔn)推送方案,提升其營(yíng)銷活動(dòng)效率。

      需要說(shuō)明的是,以上2種數(shù)據(jù)應(yīng)用的開(kāi)展目前也有政策限制。以短信這一最常用的廣告營(yíng)銷手段為例,根據(jù)工信部最近發(fā)布的《通信短信息服務(wù)管理規(guī)定》[9]要求,從2015年6月30日起,短信息服務(wù)提供者、短信息內(nèi)容提供者未經(jīng)用戶同意或者請(qǐng)求,不得向其發(fā)送商業(yè)性短信息。在此,必須假定運(yùn)營(yíng)商或外部第三方已經(jīng)獲得了向用戶發(fā)送短信的許可。

      ◆數(shù)據(jù)報(bào)告:通信運(yùn)營(yíng)商基于通信流量數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果,為行業(yè)客戶提供流量、流向、應(yīng)用活躍性等方面分析報(bào)告,為有相關(guān)需求的企業(yè)提供數(shù)據(jù)類咨詢服務(wù)。

      ◆能力出租:通信運(yùn)營(yíng)商為不具備大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力的中小企業(yè)開(kāi)放大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析能力,為其開(kāi)展大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供高性價(jià)比的IaaS、PaaS平臺(tái)。在運(yùn)營(yíng)商具備響應(yīng)能力后,也可以進(jìn)行“智力出租”,采用“來(lái)料加工”的方式,由客戶提供數(shù)據(jù),提出要求,運(yùn)營(yíng)商方面負(fù)責(zé)加工處理。

      ◆公共服務(wù):對(duì)于政府或其他公共服務(wù)部門(mén)牽頭開(kāi)展的公共領(lǐng)域研究項(xiàng)目(如人群分布、人群流動(dòng)、交通信息、輿情監(jiān)控等),通信運(yùn)營(yíng)商作為重要的數(shù)據(jù)合作方和基礎(chǔ)能力提供方,一方面提供部分通信相關(guān)數(shù)據(jù),一方面出租IaaS/PaaS資源,實(shí)現(xiàn)企業(yè)和社會(huì)的雙贏。

      上述幾個(gè)場(chǎng)景中,除能力出租外,都需要將電信數(shù)據(jù)和第三方數(shù)據(jù)緊密結(jié)合,才能獲得預(yù)期成效,在此過(guò)程中數(shù)據(jù)的共享和開(kāi)放不可避免。另一方面,這些大數(shù)據(jù)應(yīng)用需要的往往都是用戶敏感數(shù)據(jù),涉及具體的客戶信息必須做脫敏處理。

      參照歐美運(yùn)營(yíng)商已經(jīng)開(kāi)展的大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐[10],當(dāng)前運(yùn)營(yíng)商的大數(shù)據(jù)應(yīng)用有以下4個(gè)特點(diǎn)需要在脫敏方法選擇時(shí)予以考慮:

      (1)除國(guó)家特定要求外,輸出數(shù)據(jù)不能包含個(gè)體性敏感信息。

      (2)提供的數(shù)據(jù)應(yīng)能提供較準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)性信息,支持群體性偏好或行為指標(biāo)的深度分析。

      (3)數(shù)據(jù)的時(shí)效性相對(duì)較高。特別是營(yíng)銷應(yīng)用,大部分場(chǎng)景下都要求及時(shí)聚焦目標(biāo)客戶群,動(dòng)態(tài)把握趨勢(shì)和動(dòng)向。

      (4)數(shù)據(jù)需要能夠動(dòng)態(tài)更新:相對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈上其他參與方,運(yùn)營(yíng)商最大的優(yōu)勢(shì)之一就是有源源不斷的數(shù)據(jù)源,可以持續(xù)優(yōu)化應(yīng)用的效果(如客戶刻畫(huà)的精準(zhǔn)度)。

      4 脫敏方法選擇框架

      數(shù)據(jù)脫敏的最大難點(diǎn)在于平衡隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)挖掘需求,從某種意義上,運(yùn)營(yíng)商必須要致力保護(hù)的隱私內(nèi)容(具體某個(gè)用戶的具體位置、社會(huì)關(guān)系、訪問(wèn)內(nèi)容等)可能也正是外部第三方希望通過(guò)挖掘得到的內(nèi)容?;谏鲜鰧?duì)運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)應(yīng)用特點(diǎn)的分析,結(jié)合具體應(yīng)用場(chǎng)景,在選擇脫敏方法時(shí)應(yīng)該考慮以下6個(gè)因素:

      (1)應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)可用性的要求,即脫敏后的數(shù)據(jù)滿足分析應(yīng)用需要的程度。如果脫敏后的數(shù)據(jù)完全無(wú)法用于目標(biāo)分析,其也不具備使用價(jià)值。在特定的應(yīng)用場(chǎng)景中,可能需要?dú)埩舨糠址顷P(guān)鍵信息(如手機(jī)號(hào)碼部分字段、手機(jī)位置等)才能滿足分析需求。

      (2)應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)真實(shí)性的要求。這里的真實(shí)性是指脫敏后的數(shù)據(jù)對(duì)原有數(shù)據(jù)邏輯特征、統(tǒng)計(jì)分布特征的保留程度。絕大部分應(yīng)用,特別是數(shù)據(jù)服務(wù)類應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分布特征都有明確要求;同時(shí)對(duì)于復(fù)雜業(yè)務(wù),其相關(guān)信息可能跨表跨庫(kù),數(shù)據(jù)間的邏輯特征也必須予以保留。

      (3)應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)時(shí)效性的要求,即脫敏后數(shù)據(jù)需要在哪個(gè)時(shí)段內(nèi)提供才有進(jìn)一步分析挖掘的意義。

      (4)應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)可重現(xiàn)性的要求,即相同參數(shù)配置下,相同源數(shù)據(jù)脫敏后的數(shù)據(jù)是否必須一致。

      (5)脫敏方法資源占用。需要結(jié)合源數(shù)據(jù)量、源數(shù)據(jù)間行內(nèi)同步、表內(nèi)同步、跨表同步、跨庫(kù)同步要求,考慮不同脫敏方法對(duì)計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源的需求。資源占用對(duì)數(shù)據(jù)時(shí)效性也會(huì)有潛在影響。

      (6)脫敏方法可配置性。是否可以結(jié)合需求,通過(guò)對(duì)脫敏方法的配置生成個(gè)性化的脫敏后數(shù)據(jù)。

      上述幾個(gè)要素中,脫敏方法資源占用主要需考慮企業(yè)內(nèi)部的資源約束,除此以外都和具體應(yīng)用相關(guān)。針對(duì)需要數(shù)據(jù)輸出的典型大數(shù)據(jù)應(yīng)用,從業(yè)務(wù)需求視角,對(duì)現(xiàn)有的脫敏方法選擇有以下簡(jiǎn)要分析供討論,典型大數(shù)據(jù)應(yīng)用如表1所示。

      5 結(jié)束語(yǔ)

      運(yùn)營(yíng)商開(kāi)展大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)必須解決信息安全問(wèn)題,為有效開(kāi)展對(duì)外合作,必須對(duì)其持有的待挖掘數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏。本文結(jié)合對(duì)數(shù)據(jù)脫敏的常用方法及其特點(diǎn)的理解,結(jié)合典型大數(shù)據(jù)應(yīng)用類型,對(duì)各類脫敏方法的選擇框架給出了建議。數(shù)據(jù)脫敏僅僅是運(yùn)營(yíng)商企業(yè)內(nèi)部信息安全管理的一個(gè)環(huán)節(jié),現(xiàn)有的脫敏方法既要服務(wù)于企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展,也要遵從整體的IT安全治理要求,脫敏方案的制定和方法的選擇需要業(yè)務(wù)需求單位(包括第三方)、IT安全監(jiān)管單位和數(shù)據(jù)實(shí)際管控單位協(xié)同才能取得預(yù)期的成果。

      表1 典型大數(shù)據(jù)應(yīng)用

      [1]中華人民共和國(guó)工業(yè)和信息化部. 2015年4月份通信業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況[EB/OL]. (2015-05-19)[2015-05-30]. http://www.miit.gov.cn/n11293472/n11293832/n11294132/n12858447/16594331.html.

      [2]喬宏明. 運(yùn)營(yíng)商在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中的定位芻議[J]. 移動(dòng)通信, 2014(13): 16-17.

      [3]WIKIPEDIA. Data masking [EB/OL]. (2015-04-23)[2015-05-30]. http://en.wikipedia.org/wiki/Data_masking.

      [4]Oracle. Oracle Data Masking[EB/OL]. [2015-05-30].http://www.oracle.com/technetwork/oem/app-qualitymgmt/default-1965435.html.

      [5]IBM. InfoSphere Optim Data Privacy[EB/OL]. [2015-05-30]. http://www-03.ibm.com/software/products/en/infosphere-optim-data-privacy.

      [6]Informatica. Data Masking[EB/OL]. [2015-05-30]. http://international.informatica.com/cn/products/data-masking/.

      [7]李曦?zé)? 大數(shù)據(jù)時(shí)代:通信運(yùn)營(yíng)五模式[EB/OL].(2014-05-26)[2015-05-30]. http://labs.chinamobile.com/mblog/110109/221380.

      [8]黃小剛. 電信行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的四個(gè)方向[J]. 信息通信技術(shù), 2013(6): 26-28.

      [9]中華人民共和國(guó)工業(yè)和信息化部. 通信短信息服務(wù)管理規(guī)定[EB/OL]. (2015-05-28)[2015-05-30].http://www.miit.gov.cn/n11293472/n11294912/n11296542/16613248.html.

      [10]36大數(shù)據(jù). 全球十大電信巨頭是如何玩大數(shù)據(jù)的[EB/OL]. (2014-04-19)[2015-05-30]. http:// www.199it.com/archives/210931.html.

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