基于差分隐私的LBS用户位置隐私保护方案

为了兼顾共享位置数据的可用性和隐私保护需求,针对第三方收集的用户共享位置信息,提出了一种基于差分隐私的LBS用户位置隐私保护方案。首先,对共享位置数据集进行预处理,使用字典查询方式构建位置事务数据库,采用Trie树结构存储位置数据和频率,提高查询效率,减少加噪次数;其次,在Trie树上进行频繁位置选取,并使用差分隐私下的拉普拉斯机制扰动位置频率;最后,基于向上后置处理和一致性约束后置处理2种技术对扰动后的数据进行优化,并通过理论证明所提方案满足ε-差分隐私。结果表明,与已有方法相比,差分隐私保护方案提高了数据处理效率,泛化了敏感位置同时具有较高的精确率和较低的拒真率。所提方案能够有效保护用户的位置隐私,同时在共享位置数据可用性方面具有一定的参考价值。     

大数据处理和分析中的隐私保护研究综述

大数据的处理和分析可以获取数据中蕴含的巨大价值,具有重要的理论和实际意义。然而,大数据中的敏感信息可能在数据的处理和分析过程中遭到暴露,给用户带来风险和危害。如何在保证隐私的情况下,仍然能对大数据进行处理和分析面临重大挑战。近年来,已有不少面向数据发布和分析过程中的隐私保护,尤其是差分隐私保护展开了大量研究。在大数据时代,有必要对现有隐私保护工作进行整理总结。首先梳理了隐私保护的不同手段和模型的演变;然后介绍了差分隐私的定义及其主要特性;接下来,重点阐述了数据发布和数据分析中基于差分隐私的保护研究的现状;最后,总结了进一步研究的挑战和未来的研究前景,明确了大数据场景下隐私保护的研究方向。     

基于差分隐私的空间分割研究综述

随着基于空间数据应用的广泛出现,如何保护空间数据中的隐私位置信息成为当前面临的重大挑战。针对差分隐私下空间数据分割问题展开综述,该研究对基于位置的服务、交通管理、个性化推荐等具有重要意义。首先介绍了差分隐私保护技术的理论基础;其次详细介绍基于差分隐私的空间分割方法的研究进展,并进行对比分析;最后对未来研究方向给予展望。     

融入个性化隐私保护的签到激励机制

现有的签到激励机制很少考虑用户的隐私需求,为了保护签到数据中的隐私信息,提出具有个性化隐私保护功能的激励机制,该机制利用差分隐私方法对签到数据中的时间和位置信息进行扰动;同时,为了提高签到数据的质量,设计了基于数据质量的奖励策略,根据签到用户的签到数据质量计算奖励额.实验表明,所提出的签到激励机制可以在保护用户隐私的同时,较好地保证了签到数据的质量.     

5G网络环境下云计算数据差分隐私保护算法研究

为了解决5G网络环境下云计算环境的复杂性和不确定性因素导致其差分隐私保护效果较差这一问题，该文研究了5G网络环境下云计算数据差分隐私保护算法。建立5G网络环境下云计算数据差分隐私保护架构，利用信息熵抑制方式，消冗处理5G网络环境下云计算数据。将5G网络环境内云计算数据看作一个社区，并对社区内的云计算数据添加拉普拉斯噪声。通过重构云计算数据社区内的边和社区之间的边，实现5G网络环境下云计算数据差分隐私保护。实验结果表明：该算法对云计算数据消冗处理后，数据结构复杂度最大降低1.2,对数据实施差分隐私保护后，信息泄露比明显降低，表明该研究方法具有较为显著的应用效果。     

基于差分隐私保护的社交网络发布图生成模型

社交网络在帮助人们建立社会性网络应用服务的同时,收集了大量的用户资料和敏感数据,通过分析这些数据可能泄露潜在的隐私信息.目前差分隐私保护模型对隐私泄露风险给出了严谨、定量化的表示和证明,极大地保证了数据的可用性.设计了一个满足差分隐私保护的社交网络发布图生成模型,首先通过图模型表示社交网络结构,并将原图按照节点特征分类为多个子图;然后利用四叉树方法对子图的密集区域进行划分,在树的叶子节点添加满足差分隐私保护的噪声;通过子图重构的方式,生成待发布图.最后,利用度分布、最短路径、聚类系数等统计分析方法,实验验证了该模型的可行性和有用性.     

基于密度的噪声应用空间聚类算法的差分隐私轨迹保护机制

目前大多数的轨迹隐私保护方法对轨迹的形状相似性考虑并不充分,并且容易忽略各轨迹点之间的时序相关性,导致生成的干扰轨迹可用性不高。为了解决这些问题,提出了一种基于密度聚类算法(density based spatial clustering of application with noise, DBSCAN)的差分隐私轨迹保护机制。首先,使用DBSCAN算法对数据进行聚类分析,降低数据集中噪声点对聚类效果的影响;其次,根据用户活动轨迹点的时序关系,生成位置转移概率矩阵,利用差分隐私的方法确保生成的干扰轨迹点与真实轨迹点具有相似的位置转移概率;最后综合考虑差分隐私预算和弗朗明歇距离(Fréchet distance)对轨迹相似性的影响,选取位置干扰点。通过仿真实验分析,本文的方案在效率上具有明显的优势,并且生成的干扰轨迹与真实的位置轨迹相比具有较高的形状相似性。     

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。     

数据库驱动认知无线电网络位置隐私的攻击与保护

针对数据库驱动认知无线电网络(cognitive radio networks)存在的位置隐私泄露风险,提出两种攻击方法:覆盖交集攻击和频道切换攻击,可根据二级用户(secondary user,SU)频道使用情况,在不直接获取查询信息中的位置信息的前提下,间接推断SU位置。为应对上述攻击,提出查询信息盲化机制来实现隐私保护的频谱查询,同时对频道选择方案进行优化使得SU能够最大程度地保护自身位置隐私。根据真实数据进行的攻击实验提高了对SU的定位精度,基于模拟数据的隐私保护方案验证实验证明了本文提出的保护方案的有效性和效率。     

面向位置相关性的差分扰动机制

针对连续位置服务查询的隐私问题,提出一种面向位置相关性的差分扰动机制.首先,提出攻击者差分隐私度量模型,量化可用性泄露在时序相关性中导致的隐私风险.其次利用差分隐私中的Laplace扰动构建噪音查询矩阵和基于距离的可用性扰动机制,抵抗基于查询矩阵的数据分析攻击.最后,利用真实数据集实验分析,结果显示本方案提供了更好的隐私保证.     

5G环境下移动用户位置隐私保护方法研究

为解决5G环境下高频次位置服务（location based service,LBS）带来的位置隐私暴露问题,分析了5G环境下移动用户位置隐私泄露风险,梳理了已有隐私保护技术,并对3类常见方法进行分析对比,针对5G环境下位置隐私保护面临的新挑战,提出了一种适合5G环境的隐私保护方法,即融合定位隐私保护方法.该方法通过降维初步处理、融合隐私算法及传输加密方法,在不提升复杂度的情况下,处理了从定位维度选择、定位中间过程乃至传输全链路的风险.仿真分析结果表明,该方法能在混合场景下实现高效的隐私保护,适用于5G超密集高频次位置服务.      

一种基于差分隐私的峰谷分时电价激励方案

针对智能电网系统峰值负荷差值过大、电力供给短缺等问题，提出了基于差分隐私的峰谷分时电价激励方案。方案将差分隐私和峰谷分时电价模型进行结合，在保证用户数据隐私的前提下对峰谷分时电价的定价策略进行优化。通过施行差异化的电价策略对用户的用电行为进行引导，激励用户形成错峰用电习惯，进而实现电力系统整体用电负荷的均衡。最后，通过实验对引入差分隐私后的数据效用进行分析，并对所提机制的运行效果进行评估。实验表明，本方案在实现电网整体用电负荷削峰填谷的同时对用户的数据隐私进行了保护。     

基于个性化隐私保护的协同过滤算法

差分隐私可以有效解决推荐系统的隐私泄露问题,但是其引入的噪声会降低推荐系统的性能.此外,不同用户对隐私保护的敏感性是不同的,考虑用户的个性化需求可以减少加入的噪声,有助于提高推荐系统性能.综合以上两个维度,在考虑用户评分敏感性的基础上,提出了一种个性化的差分隐私保护协同过滤算法.算法在用户本地划分评分的隐私敏感度,并采用随机翻转机制对隐私敏感评分进行隐私保护.服务器获取扰动后的数据,利用贝叶斯估计方法重构项目之间的联合分布以提高算法的推荐准确性.理论和实验结果表明,算法在保护用户隐私安全的同时具有良好的推荐性能.     

一个基于身份的具有敏感信息隐藏数据完整性审计方案

云储存数据所有者使用联网设备对云中数据进行访问，实现便捷数据储存。在共享文件云储存应用场景中，用户敏感信息不能直接暴露在外部环境中。同时在审计过程中，数据可能会被不受信任的第三方审计机构(TPA)泄露。针对共享数据的云储存方案对用户隐私保护的问题，提出了一个基于身份的具有敏感信息隐藏数据完整性审计方案。不仅实现了用户敏感信息的保护，同时在云服务器发送证明信息时对数据进行加密，使得针对的隐私保护得到有效解决。安全性分析和性能评估表明，该方案是安全有效的。     

差分隐私保护在数据挖掘中应用综述

针对差分隐私在数据挖掘中的最新成果进行了研究,介绍了差分隐私保护的定义和实现机制,分析了差分隐私在模式挖掘、分类和聚类中的相关研究,着重解析了部分重要技术的实现原理,对比分析了其优缺点和算法复杂度。最后,展望了差分隐私在动态数据发布和大数据环境下的研究方向。     

移动定位社交服务下的位置隐私保护方法

为了在保障移动社交网络服务质量的前提下不泄露用户的位置隐私,该文基于K-匿名模型提出一种增强的K-匿名位置隐私保护模型。它从时间和空间两个角度出发,寻找与目标地理信息最接近的其他"K-1"条地理位置信息,通过泛化降低信息粒度,从而使它们在时间和空间上彼此无法区分,实现保护用户位置隐私的目的。同时,该模型也提出针对位置历史记录匿名的构建算法,用于离线场景下位置历史记录的匿名保护。实验显示该方法在构建匿名子集上效率和质量都很高。     

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。     

基于B+树索引的动态社会网络差分隐私保护

针对当前社会网络的动态更新速度越来越快,而社会网络中差分隐私保护方法迭代速度慢的问题,提出一种基于B+树索引的动态社会网络差分隐私保护方法.使用B+树索引社会网络图的边,根据差分隐私并行性组合的特点,对B+树的索引数据划分,为数据分配不同的ε并添加拉普拉斯噪声,实现数据隐私后的整体高效用性和局部强保护性;在迭代时利用B+树的高效索引对欲更新的信息快速定位,实现动态社会网络差分隐私保护的快速迭代.实验表明,B+树索引有效提高了动态社会网络差分隐私保护的迭代速度,同时差分隐私的并行性提高了数据的效用性.     

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。     

增强现实中基于LBS的双重匿名位置隐私保护方法

基于位置服务(LBS)和增强现实技术快速发展的同时,促进了基于位置服务的应用范围扩大,同时也带来了用户位置隐私泄露的隐患,针对这一问题,本文提出一种双重匿名方法保护用户位置隐私,该方法融合自适应k匿名技术和差分隐私技术,根据用户服务请求类型判断隐私等级自适应产生k值,然后通过差分隐私技术随机产生扰动,将扰动位置作为用户真实位置发送给服务提供商.实验结果表明该方法提高了相对匿名度,LBS服务质量也得到保障,从而有效地保护了用户的位置隐私.