校（院）法政教研部王炎博士等的学术论文《基于大数据技术的用户个人信息隐私数据保护研究》发表于CSSCI来源期刊《情报科学》2023年第7期。

文章指出，个人信息隐私数据存在信息保护难度大、传输效率低的问题，为保证用户个人信息隐私数据的安全，文章提出基于大数据技术的用户个人信息隐私数据保护方法。该方法根据用户个人信息的原始数据，检测信息数据的敏感性，获取数据的隐私状态，构建用户个人信息隐私数据模型。描述用户个人信息的隐私数据之后，初始化用户个人信息隐私数据聚类中心，由基于大数据聚类技术的隐私数据k-means聚类方案，提取用于用户个人信息保护的隐私数据。通过基于动态密钥选择的隐私信息双重加密方法，加密所提取隐私数据，保护用户个人信息的隐私安全。实验结果证明，该方法应用下，对个人基本资料隐私数据、信用记录隐私数据的聚类结果与实际数据分类情况完全一致，所提方法在征信体系用户个人信息隐私数据的提取与加密过程中，用户个人信息隐私数据原始信息全部隐藏，且隐私数据的信息损失值极小，个人信息安全性得以保证。