论网络隐私侵权的概念和特征

目前我国对网络隐私侵权的理论和相关制度的研究仍较为滞后,立法上并没有对网络隐私权给予确认,隐私权法律保护制度正面临着空前严峻的挑战。本文试图对网络隐私侵权的基本问题作出界定,首先从对网络隐私、网络隐私权这几个与网络隐私侵权行为相关联的概念辨析入手,导出了网络隐私侵权的概念,并从侵权主体、侵权客体、侵权对象性质、侵权行为手段以及侵权后果几个方面总结网络隐私侵权行为的特征,希望能对网络隐私立法保护提供参考。     

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。     

无线传感器网络隐私保护范围查询处理技术

对无线传感器网络隐私保护范围查询处理技术的研究现状与进展进行了综述.首先介绍研究模型,包括网络模型、攻击模型和性能评价模型.接着,按照桶技术、前缀成员验证技术、保序加密技术等隐私保护技术对现有研究成果进行分类,详细阐述代表性协议的核心技术.对各协议性能的分析比较表明:现有技术均未较好地实现隐私性、完整性、高效性和精确性四者之间的均衡.最后,对未来研究方向进行了展望.     

网络环境下个人数据的存储安全和隐私保护的影响因素研究

阐述了网络环境中个人数据的存储安全和隐私保护的研究背景和目的,分析了网络环境下个人数据存储终端的影响因素,论述了隐私保护、隐私泄露、隐私安全和信息存储的关系及影响.     

网络上个人隐私保护研究

通过对互联网时代网络隐私现状的分析,提出网络上个人隐私的概念,个人隐私被侵犯的三种渠道,针对这几种情况总结了如何在网络飞速发展的今天更好的保护好个人隐私不被侵犯.     

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.     

基于k-邻域同构的动态社会网络隐私保护方法

社会网络数据分析蕴藏着巨大的经济利益,但是直接研究社会网络数据可能造成用户敏感信息泄漏,对个人隐私构成威胁.目前的隐私保护技术集中于研究单次数据发布,即静态网络中的隐私保护,然而社会网络数据动态发布需要动态的隐私保护方法.文中针对攻击者拥有在不同时刻的节点1-邻域子图作为背景知识的应用场景,提出了一种基于动态社会网络的隐私保护方法,该方法利用相邻时间片网络图之间的关联关系,依据信息变化增量确定邻域同构等价组中的基准节点,并通过对下三角矩阵操作来实现等价组中节点邻域子图匿名化的持久性.实验结果表明该模型能够有效地抵制邻域攻击,保护动态社会网络发布的用户数据隐私.     

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.     

网络物理系统安全体系架构及关键技术的研究

通过对网络物理系统安全挑战和威胁模型的分析,提出了一种新型安全架构,探讨了网络物理系统的隐私保护技术、安全控制技术和安全脆弱性评估技术.在总结现有成果的基础上,对网络物理系统安全研究的趋势作出了预测.     

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。     

考虑消费者隐私的在线平台竞争模型研究

当消费者接入在线平台时，可以选择向在线平台提供一定数量的隐私信息以此获得更好的服务，与此同时，平台也可以通过隐私的披露获得收益.基于上述观察，该文构建了双寡头竞争模型，分析在线平台如何运用隐私披露策略展开竞争.研究发现：当消费者的估值较小时，平台选择披露隐私，并且采用低价甚至补贴吸引消费者的接入；当消费者的估值较大时，平台选择不披露隐私，服务的销售成为平台利润的唯一来源.研究表明：寡头竞争平台的最优隐私披露水平符合社会福利最大化的要求，垄断也不会导致平台过度披露消费者隐私.     

网络口碑对游客旅游决策的影响研究

游客之间的口碑传播对其他游客旅游决策有巨大的影响力,随着互联网的发展,网络口碑逐渐成为影响游客旅游决策的重要因素.论文通过感知价值作为中间变量考察旅游网络口碑对于游客旅游决策的影响,建立概念模型并展开实证研究,在舟山普陀山旅游景点进行了抽样调查并应用结构方程来分析处理数据.结论显示,旅游网络口碑质量与可信度对游客感知价值有显著的促进作用;旅游网络口碑信息相关性、全面性、及时性均与游客感知价值存在显著的正相关关系;旅游网络口碑信息的吸引力对旅游网络口碑感知价值的影响较为显著;游客对网络口碑的感知价值与旅游意愿显著正相关.在此基础上给旅游企业提出了一些有用的建议.     

面向云存储基于属性的隐私保护算法

针对隐私保护在复杂社会场景下可能面临的问题,提出一种非加密的隐私保护算法.该算法将复杂社会场景抽象成多属性关联模型,通过关联属性分离的方式,将关联隐私的属性组合分离存储于不同的数据块中解决数据隐私保护问题.同时,为了保证数据重构的效率,还提出一种组合关联属性分离算法,达到了在数据隐私保护性能与数据利用效率之间的最大优化.     

基于分级的RFID隐私安全

随着标签制造成本的下降,RFID技术的应用必将更加广泛,随之带来一系列安全与隐私问题。文中介绍了RFID应用可能产生的安全与隐私威胁,以及数据保护的若干方案,描述了一个假定应用场合中的安全威胁,主要介绍基于分级的RFID隐私保护方法。     

数据库隐私保护技术研究

由于数据库系统正面临越来越多的隐私信息泄露的威胁，如何在数据库中保护用户隐私成为一个研究热点。这里概速了数据库隐私保护研究的现状，分析了常用的隐私保护技术，包括用户认证、访问控制和推理控制等，并介绍了其最新研究进展。对数据挖掘中的隐私保护进行了探讨，展望了数据库隐私保护技术研究的发展方向。研究认为，权衡安全性和可用性两方面的合理需求是构建隐私保护数据库的技术关键。     

团购网站服务质量对顾客再购意愿的影响研究

基于已有的电子商务理论研究,着重对影响团购网站服务质量的两个因素即团购产品属性和商家服务质量进行了对比分析,并针对团购情境下的团购网站服务质量对顾客再购意愿的影响进行实证研究。结果表明:团购产品属性和商家服务质量均对团购网站服务质量有正向显著影响,但前者影响更大;服务质量正向显著影响感知价值和满意度,满意度正向影响顾客再购意愿,但是服务质量和感知价值对再购意愿的影响不显著。对于不显著的假设,进行解释并给出网络团购行业的管理启示。     

互联网购物环境下的消费者感知风险维度

采用访谈法和问卷法,运用结构方程模型,识别了互联网购物环境下感知风险的维度,分析了感知风险各维度对总体风险的贡献率,开发了针对中国本土消费者的网上购物感知风险维度量表.结果表明:经济风险、功能风险、社会风险、时间风险、身体风险、心理风险,这些传统购物环境下存在的风险,消费者网上购物时仍然能感知到.隐私风险和服务风险是网上购物不同于传统购物的风险维度.8个风险维度对网上购物总体风险的解释量为72.61%.     

基于推理控制的数据库隐私保护

文章综述了基于推理控制的数据库隐私保护技术,分析了常见的数据库推理通道,归纳了推理控制的常用方法,举例说明了推理控制在隐私保护中的应用,展望了数据库推理控制与隐私保护技术研究的发展方向.研究认为,推理控制是实现数据库隐私保护的有效手段,权衡安全性和可用性两方面的合理需求是构建隐私保护数据库的技术关键.     

一种基于主成分分析的稀疏数据模式分类隐私保护算法

 模式分类过程涉及到对原始训练样本的学习,容易导致用户隐私的泄露。为了避免模式分类过程中的隐私泄露,同时又不影响模式分类算法的性能,提出一种基于主成分分析（PCA）的模式分类隐私保护算法。该算法利用PCA 提取原始训练数据的主成分,并将原始训练样本集合转化为主成分的新样本集合,然后利用新样本集合进行分类学习。选用Adult 数据集和KDDCUP 99 数据集进行仿真实验,并采用正确率和召回率进行性能评价,结果表明,该隐私保护算法通过PCA 提取原始数据特征属性的主成分,可避免原始属性的泄露,同时PCA 在一定程度上可实现去噪,从而使分类器的分类性能优于原始数据集的分类性能。与已有算法比较,该隐私保护算法具有更好的模式分类精度和隐私保护性能。     

在线社会网络中基于关系强度的访问控制机制

访问控制是实现OSN隐私保护的有效方法之一,针对已有基于关系的访问控制中存在的控制粒度粗、不够灵活等问题,提出OSN访问控制下的关系度量机制,利用用户间关系强弱进一步区分关系(群组)中不同用户的访问权限。基于OSN用户交互特点,由交互行为分析用户关注度,利用用户关注度相对因子、交互强度、关系强度时间衰减性综合产生用户间关系强度。实验结果证明了所提关系强度度量方法的可行性和有效性。