作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
1.1 概述
随着互联网技术的飞速发展和经济全球化的影响，人们对个人信息和隐私保护越来越重视，而在数据安全方面也逐渐形成了新的问题。在中国，互联网信息泄露的危害已经到了不可忽视的程度。传统的防御手段（如加密传输、过滤恶意网站）不能完全阻止信息泄露，因此，如何通过大数据分析的方式识别出数据泄露行为并及时发现其风险，是当前防范信息安全的重要方向。 基于此，2017年1月，中国国家金融监督管理委员会颁布了《网络借贷信息中介机构业务活动处置处罚暂行办法》，在该处罚条例中规定了网络借贷信息中介机构对违反法律法规或违反网络借贷信息中介机构服务规范的行为进行处罚，其中就包括“提供虚假交易信息、骗取财物”等行为。 为了更好地保障个人信息安全，确保数据真实可靠，建立起真正意义上的个人信用体系，建立起健康的大数据智能决策系统，能够有效识别、预警、检测、处置个人数据泄露风险。
1.2 数据泄露概述
数据泄露现象是指信息系统被非法篡改，导致个人隐私、商业机密、甚至生命威胁的信息泄漏事件。一般情况下，数据泄露发生在以下几种情形：
- 误导性信息：将不正确或错误的信息发送给他人，或者试图让受信任的人相信错误的事实。
- 偷盗或毒品交易信息：由于受信任的人利用个人数据盗窃他人的信息或购买毒品，可能导致严重后果。
- 欺诈行为：将合法获取的数据用于非法目的，包括造假和偷换信息。
- 敏感个人信息泄露：包括社会敏感信息、财产信息、身份证信息等，在非法获取的情况下可能会引起严重的问题。
- 未经授权访问第三方数据：未经授