一种基于信息分解的改进的数据隐私保护方法

针对现代应用对于敏感信息日益增长的隐私保护需求,如何保证外包数据库隐私正受到越来越多的关注.本文在综合国内外研究成果的基础上,总结了目前数据库隐私保护方面的研究现状和研究成果,引入可用度的概念,提出了一种利用信息分解与数据加密有效结合保护数据库隐私的改进方法,实现了数据隐私保护,同时提高了方法的实用性.     

电子校务数据发布中的隐私保护

数据发布中的隐私保护就是将数据发布与隐私保护技术相结合,在保护隐私的前提下,发布较为准确的数据,实现隐私信息的合理保护和获得数据的最大效用.对隐私保护问题进行了阐述,并且对电子校务数据隐私保护系统的整体设计思想、体系结构做了论述.     

数据垂直分布的线性规划的隐私保护算法

Mangasarian在数据垂直分布的线性规划的隐私保护算法中,采用一个随机矩阵将原始的线性规划问题转化成了一个安全的线性规划问题.但是,当这个随机矩阵不可逆的时候,原始线性规划问题和安全线性规划问题是不等价的.针对这种情况,采用一个可逆随机矩阵,将原始线性规划问题转化成了一个等价的安全的线性规划问题.实验结果表明,用本文算法求得的结果与用原始线性规划求得的结果比较接近,并且随着λ的增大,求得的结果的准确率也随着提高.     

一种基于基尼指标的高维数据离群挖掘算法

针对高维数据集中的离群点挖掘任务,给出了一种基于基尼指标和属性相关性分析的高维数据离群点挖掘算法.该算法首先采用属性相关性分析方法,删除高维数据集中的冗余属性,缩减了数据集的大小;其次采用基尼指标作为离群度量因子,从缩减后的数据集中,挖掘出不同离群程度的数据点;最后,实验采用天体光谱数据作为实验数据集,经实验验证,该算法对高维数据集中离群点的挖掘算法是有效的和可行的,其效率得到了明显的提高.     

面向数据隐私差异的隐私保护数据发布方法

针对关系型数据中多维敏感属性隐私差异所引起的隐私保护效用降低问题,提出了一种能有效表达多维敏感属性隐私差异的隐私保护数据发布方法.基于一种多维桶分组技术(MSB)对数据集的多维敏感属性隐私差异以及记录价值进行量化区分,给出记录分组优先级参数的计算方法,进而可实现基于记录分组优先级参数多维桶记录分组(TPSB)算法的隐私保护数据发布.实验结果表明:在权重参数合理赋值条件下,该方法在保证数据发布效率的同时可有效提升数据发布的质量.     

区块链数据隐私保护研究综述

本文采用了系统文献综述的方法,借助国内外高质量的数据库对区块链进行调研,旨在总结当前区块链中区块链技术、数据隐私威胁和区块链数据隐私保护的相关内容和进展.首先本文按照最新的区块链技术架构针对文献中有关区块链数据隐私威胁内容进行提取并详细分类.然后在其分类的基础上,针对文献中解决这些数据隐私威胁的核心技术和方法进行分类总...     

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.     

一种实现OLAP数据隐私保护的方法

提出一种对于联机分析处理（OLAP）数据的隐私保护方法。首先采用多项式回归的方法对查询数据进行初步模拟,在初步模拟基础上提出了两类有效的规则进行优化处理。该方法在隐私保护的同时保持了较好的信息有效性。同时利用Kullback-Leibler信息量来描述OLAP模拟数据的信息有效性,解决了有效性难以评价的问题。实验表明该方法在隐私保护和信息有效性两个方面均取得了满意的结果。     

基于空间混淆位置隐私保护的位置隐私区域生成算法

为提高位置隐私区域的切换成功率,实现个性化位置隐私保护,基于空间混淆位置隐私保护方法提出了两种位置隐私区域生成算法,即初级形心偏移法和高级形心偏移法.初级形心偏移法通过将切换后的位置隐私区域的形心相对切换前的位置隐私区域发生一定的偏移来实现,偏移幅度由用户周围其他用户的分布决定.高级形心偏移法将切换前位置隐私区域的形心偏移至切换后位置隐私区域的外部,再根据用户周围其他用户的分布生成与切换前位置隐私区域无重叠的新的位置隐私区域.实验结果表明:在中心点攻击下,初级形心偏移法的切换成功率保持在90%以上,高级形心偏移法的切换成功率亦接近100%;在无差别攻击下,高级形心偏移法的切换成功率亦接近100%.     

数据隐私保护技术综述

随着电子商务,电子政务等各种网络应用的不断发展,数据挖掘中的隐私保护问题近年来引起人们的广泛关注,并成为一个急待解决的问题。本文介绍了当前数据挖掘隐私保护技术的发展现状,着重介绍了几种关键隐私保护技术的特点。在此基础上对隐私保护技术进行了综合对比与分析,提出了隐私保护技术未来的研究方向。     

一种基于聚类的数据流隐私保护算法

数据流潜在无限、流动迅速、变化频繁等特点,使在数据流上实现隐私保护面临重大挑战.在阐述数据流匿名的概念及分析现有数据流匿名算法特点的基础上,提出基于聚类的数据流匿名设计思想,并给出算法实现.在真实数据集上的实验结果表明,新算法在满足匿名要求的同时能够降低概化和抑制处理带来的信息损失.     

云计算中的数据隐私保护研究

云计算是当前IT领域正在发生的深刻变革,它在提高使用效率和降低使用成本的同时,带来了极大的安全挑战,其中隐私保护问题首当其冲。分析了云计算中隐私风险产生原因,指出了云计算中隐私保护应解决的关键问题,回顾并总结了当前国内、外在云隐私保护领域的主流技术及研究现状,探讨了云隐私保护领域仍然存在的问题并对未来研究方向进行了展望。     

一种基于数据挖掘的隐私保护方法

在数据挖掘隐私保护进行协作数据分析时,部分数据集可能分属不同的数据对象,处理时就需要采取不同的数据失真方法.提出了一组全新的数据失真优化策略,通过将属性划分与奇异值分解法(SVD)、非负矩阵因子分解法(NMF)、离散小波变换法(DWT)相结合,运用4种方案对隐私保护原始数据集的子矩阵进行扰动,并用一些衡量指标来衡量这些策略的效果;利用基于支持向量机(SVM)的二元分类来进行数据实用性的检测.结果表明与数据失真单策略相比,新提出的方案在实现数据隐私和数据实用性的良好平衡方面效果十分显著,为协作数据分析提供了可行性解决方案.     

一种新的K均值挖掘的隐私保护算法

对隐私保护数据挖掘算法进行了深入研究和分析。总结出目前研究的缺点,提出了一种新的K均值数据挖掘的隐私保护算法,通过与已有隐私保护算法的比较,在保证不减少隐私强度的情况下,提高了挖掘的精度。     

基于隐私保护的语义数据集成

设计隐私保护策略本体,提出一个基于智能体和本体的数据集成的架构,包括知识浏览器、全局本体、局部本体、映射和上下文、隐私保护知识库、隐私策略本体、数据挖掘本体、数据挖掘智能体、集成智能体等,可在保护用户隐私的基础上有效地实现分布异构环境的语义数据集成.并介绍了一个反洗钱领域隐私保护数据集成的实例.     

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。     

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.     

基于随机投影的隐私保护分布式聚类算法研究

为了解决聚类挖掘中隐私保护问题,提出一种基于随机投影的数据扰动方法.该方法首先生成投影矩阵,然后根据生成的投影矩阵对数据进行对称扰动,使得扰动后的数据和原数据在维数、聚类形状等多方面均有较大的不同,能很好地保护隐私信息,且扰动后的数据可用性较高,具备一定的抗攻击性.实例验证了所提算法的有效性.     

属性加密算法用于网络健康数据隐私保护

互联网的开放性和互通性使用户的个人资料和健康数据面临着被盗取、偷窥或滥用的风险,所以对于健康数据的隐私保护亟待加强。采用属性加密算法对用户存储上传的数据进行加密,用户可以方便地记录日常运动、健康和饮食数据。在实现互联网模式医疗健康服务的同时,有效保护了用户的隐私。     

属性加密算法用于网络健康数据隐私保护

互联网的开放性和互通性使用户的个人资料和健康数据面临着被盗取、偷窥或滥用的风险,所以对于健康数据的隐私保护亟待加强.采用属性加密算法对用户存储上传的数据进行加密,用户可以方便地记录日常运动、健康和饮食数据.在实现互联网模式医疗健康服务的同时,有效保护了用户的隐私.