大数据环境下图书馆用户的隐私保护研究

大数据的应用给图书馆工作带来了极大便利,显著提高了图书馆服务效率,但同时也使用户隐私泄露更加严重,陷入了服务效率提高和用户满意度下降的矛盾.分析了大数据环境下图书馆用户隐私泄露的问题,并提出了相应的用户隐私保护措施,以期在利用大数据服务的同时保护好用户隐私.     

数字图书馆时代用户隐私保护探讨

随着信息技术的快速发展，用户隐私保护问题已成为数字图书馆的研究热点。本文对数字图书馆用户隐私概念、用户信息获取和泄露途径以及用户隐私保护的现状进行了分析。提出解决用户隐私的策略和方法，有助于可信的数字图书馆的建设与发展。     

综合性门户网站用户隐私政策比较分析

本文选取国内十多个综合性门户网站作为调查样本,对其制定的用户隐私保护政策从政策显示方式、用户信息收集内容、收集目的、收集方式、用户信息安全、用户信息利用与共享、未成年人隐私保护、免责声明等方面逐一做了比较分析。比较显示,其用户隐私保护政策得失并存,优劣互现。可从增强网络服务商责任感、健全用户隐私政策内容体系、完善相关法律法规以及提高用户隐私保护意识等角度来强化用户隐私保护。     

大数据环境下的用户隐私保护及其对策研究

简要介绍了大数据的研究背景和保护用户隐私的意义,分析了大数据环境下的信息安全、用户隐私保护存在的问题及数据安全风险,指出了用户数据保护溯源机制在数据安全存储中的作用,从技术和管理角度提出了保护用户数据隐私的对策。     

大学图书馆与隐私保护

论述了隐私保护对于大学图书馆管理工作的重要意义,针对隐私保护工作中存在的问题,提出了有效的解决办法。     

社交网络用户隐私量化研究:建模与实证分析

社交网络的流行对用户的隐私保护提出了新的挑战。该文通过使用人类动力学和统计物理的方法,研究用户的网络行为与用户隐私量值的关系。以当前国内流行的社交网络——人人网和新浪微博——为研究对象,获取用户的真实数据,提出隐私量化模型。研究结果表明:用户的网络行为对隐私量值具有重要的影响,如在人人网中用户的地理位置分享行为对隐私量值影响较大,而在新浪微博中发私信行为对隐私量值的影响最大。研究的结果对社交网络隐私关注下的用户行为规律探讨具有理论与实际意义。     

位置服务隐私保护

隐私的泄露问题不仅包含用户提交的位置和查询数据,更是包含了其中隐藏的用户身份、兴趣爱好、社会习惯、行为模式等。对位置服务隐私保护的技术进行综述,介绍了位置服务的应用场景、位置隐私的攻击方法。对现有的隐私保护体系结构和保护技术进行整理归纳。对未来的研究进行了展望,并提出一种基于缓存的时空扰动方法和LBS隐私保护度量假设方案。     

网络环境下图书馆用户隐私权的法律保护

介绍了网络环境下图书馆用户隐私与隐私侵权的特点,阐述了我国现行法律法规对隐私权保护的相对不足,提出了在网络环境下加强图书馆用户隐私权法律保护的对策。     

位置服务中的查询隐私度量框架研究

针对查询隐私度量机制存在过高评价用户隐私保护水平的问题,提出一个泛化的查询隐私度量框架。该框架将影响用户查询隐私的各种因素放在一起统一考虑,形式化定义用户、攻击者、隐私保护机制和隐私度量指标,提供了一种融合攻击者背景知识和推理能力的系统的隐私度量方法,可在相同条件下正确度量多种查询隐私保护机制的有效性,帮助用户选取合适的隐私需求以获得隐私保护和服务质量之间的平衡。在由Thomas Brinkhoff路网数据生成器生成的数据集上进行的模拟实验验证了该框架的有效性和准确性。     

面向智能电表的隐私保护技术综述

随着智能电网和通信技术的发展,智能电表的普及应用受到越来越多的重视.一方面,智能电表为用户合理用电和电力公司有效供电、高效收费带来了便利,而另一方面细粒度的智能电表数据泄露用户用电行为等敏感信息,用户隐私泄露也成为最大的安全威胁.主要从智能电表端的身份隐私保护技术和数据隐私保护技术两个方面来综述国内外相关研究.对比分析了现有隐私保护技术的隐私保护强度、计算开销、传输开销等;提炼了智能电表仍然面临的安全与隐私挑战,并探讨了该领域未来的研究趋势与方向.     

浅谈图书馆个性化服务中用户的隐私保护

用户的个人信息,是图书馆开展个性化服务的基础和核心,分析了图书馆在个性化服务中侵犯用户个人隐私的可能方式,并提出了图书馆加强用户隐私权保护的对策.     

位置隐私泄露的一种度量方法

现有的文献大都是对位置隐私保护算法的研究,对于位置隐私保护算法的隐私性度量的研究相对缺乏。为此,针对贪心法的位置K-匿名算法(Greedy-based Location K-anonymous Algorithm,GLKA)提出位置隐私泄露的度量方法。该方法以KL散度(Kullback-Leibler divergence)为基础,将攻击者的背景知识融入其中,用以度量匿名区域中用户位置隐私的泄露。仿真实验表明,该度量方法可以有效地度量攻击者在具有背景知识的情况下,用户位置隐私泄露的水平,从而为位置隐私保护算法的设计与实现提供一定的参考。     

新时期读者隐私保护探析

保护个人隐私是社会文明和进步的标志。归纳了图书馆工作中所涉及的读者隐私,论述了图书馆加强读者隐私保护的必要性,提出了加强读者隐私保护的对策。     

面向路网环境速度预测攻击的隐私保护

针对路网环境中攻击者利用速度预测获得用户位置隐私的问题,提出了一种提高当前路段查询密度值的密度压缩算法。该算法在用户真实位置附近添加大量噪声用户,通过噪声用户影响当前路段查询密度,进而降低速度预测的准确性,破坏攻击者通过概率转移矩阵预测用户行驶速度的攻击行为,以此保护用户在路网环境中的位置轨迹隐私。该算法通过密度压缩使真实用户和噪声用户表现出相同速度,提高了真实用户与噪声用户之间的相似程度,降低了噪声用户被识别的机率,进一步隐藏了真实用户。实验结果表明,与其他主流算法相比,密度压缩算法能够更有效地抵抗基于速度预测的攻击行为,具有更好的隐私保护能力。在执行时间和隐私保护成功率等方面的实验结果进一步表明,该算法更适合在路网环境下提供隐私保护服务,具有广阔的应用前景。     

一种移动社交网络的协同定位隐私保护方法

基于位置服务的移动社交网络中用户分享携带位置和好友标签的信息,不仅会影响用户位置隐私也会泄漏好友的位置信息,从而导致基于协同定位信息攻击的位置隐私泄露问题.为此,文中提出了一种防御协同定位信息攻击的位置隐私保护方法,设计了基于用户与好友线上交互的关系强度计算方法,给出了关系强度与位置隐私保护需求的关联和量化方法,实现了一种基于协同定位信息隐藏和时间调整(CCTA)的位置隐私保护算法.在推特数据集上的实验结果表明,文中方法能满足用户位置隐私保护需求,且保护效果最佳.     

支持隐私保护的社交网络信息推荐方法

针对社交网络信息推荐中的信息传播带来隐私泄露的问题,结合信息传播模型,提出了一种支持隐私保护的社交网络信息推荐方法,通过好友的兴趣度、熟悉度和兴趣相似度推测用户兴趣,进行文本匹配和推荐候选集排序;通过个性化隐私偏好设置允许用户设置受限访问用户列表,并使用隐私保护方法计算信息传播至黑名单用户的概率,设置隐私泄露阈值对黑名单用户访问隐私博文的概率进行控制,达到信息推荐中保护用户隐私的目的。实验结果表明,所提方法可以在保证推荐效果的同时更好地保护用户隐私。     

基于差分隐私的学生成绩隐私保护系统

基于学生成绩的数据挖掘技术出现了许多创新,设计了一个基于差分隐私技术的学生成绩隐私保护系统,该系统从考虑保护学生成绩隐私角度出发,在发布学生成绩数据前,先对静态数据进行差分隐私保护处理,再将数据应用到真实教育数据发布中,最终不仅方便用户根据不同需求发布结果,而且达到对学生的个人隐私数据进行保护的目的。     

面向第三方服务平台的隐私保护

提出了面向第三方服务平台的隐私保护模型,支持用户定义个性化隐私策略,以满足不同用户的隐私偏好,并实施相应的访问控制,有效保护用户数据.设计实现了支持这一隐私保护模型的中间件,并应用到山东省制造业信息化服务平台系统中.     

用户为中心的差分扰动位置隐私保护方法

基于隐形区的位置混淆技术是实现位置隐私广泛研究的技术,但该技术需要可信第三方且无法防止基于背景信息的推理攻击,容易泄露位置隐私。针对这一难题,提出了以用户为中心的差分扰动位置隐私保护方法,不需要可信第三方,同时增强了用户位置隐私。该方法采用修改的Hilbert曲线映射技术将地图中用户的每个位置投影到一维空间,通过组合k匿名和差分隐私技术随机产生扰动,并将扰动位置作为用户真实位置提交给服务商。为了解决移动设备资源受限问题,采用基于四分树的方法将用户的上下文存储和转换为比特流,由此获得了有效的时空复杂度和很高的检索准确率。安全分析表明,该方法能有效保护用户位置隐私;实验评估表明,与采用标准Hilbert曲线映射的方法相比检索准确率平均提高了15.4%。所提方法在隐私保护和服务精度之间取得了较好的权衡,对隐私保护系统设计具有一定的理论和实际意义。     

数据共享应用中的隐私保护方法

为解决数据共享应用中的隐私保护问题和提高数据共享的可用性,提出一种以用户为中心的隐私保护模型.在该模型中,用户可以通过关键字和特征的选取对隐私信息进行自主设置,并采用基于信任的方法来确定共享数据对象可获得的隐私量.当共享数据中包含的隐私量超过共享对象可获得的范围后,通过替换的方法来保护用户隐私.仿真实验表明,对比基于访...