面向事务型数据隐私保护的p-剖分l-多样化算法

目前关于隐私保护数据发布的研究大多是面向低维的关系型数据,其相关模型及算法无法直接用于解决稀疏的高维事务型数据发布中可能存在的隐私泄露问题.本文以剖分技术为基础,设计出一个面向隐私保护事务型数据发布的p-剖分l-多样化匿名算法.算法通过计算事务型数据中属性间的均方列联系数将高维属性集剖分成互不相交的p个属性子集,而后对事务型数据进行记录划分,使记录划分后的事务型数据关于p个属性子集满足l-多样化的要求.实验对匿名前后事务型数据的关联规则挖掘结果进行比较分析.理论分析和实验结果表明,本文的算法可安全地实现事务型数据发布的隐私保护,同时保证发布数据的可用性较高.     

基于二分关联图的大数据隐私保护方法

针对目前大数据缺乏群组隐私保护的问题,提出一种基于二分关联图的大数据群组隐私保护方法,在不同群组隐私层级的二分关联图中保护数据隐私。所提算法通过关联图分层(association graph layering, AGL)和层级群组差分隐私(hierarchical group differential privacy, HGDP),实现发布大数据的群组隐私保护。关联图分层将给定关联图的节点和边分组,通过划分二分关联图的节点最小化每个层级的敏感度,可以向不同权限的用户公开不同层级的子图;在层级群组差分隐私过程中,对不同层级选择灵敏度并计算方差,重复聚合噪声减少方差,通过高斯机制进行子图噪声注入,实现分层关联图的扰动,以保证每个层级的群组隐私。实验结果表明,所提方法可以用来保护群组数据的综合敏感信息,并且比其他方法具有更好的隐私保护效果和更高的数据可用性。     

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.     

Graph publishing method based on differential privacy protection

There are growing concerns surrounding the data security of social networks because large amount of user information and sensitive data are collected. Differential privacy is an effective method for privacy protection that can provide rigorous and quantitative protection. Concerning the application of differential privacy in social networks,this paper analyzes current trends of research and provides some background information including privacy protection standards and noise mechanisms.Focusing on the privacy protection of social network data publishing,a graph-publishing model is designed to provide differential privacy in social networks via three steps: Firstly,according to the features of social network where two nodes that possess certain common properties are associated with a higher probability,a raw graph is divided into several disconnected sub-graphs,and correspondingly dense adjacent matrixes and the number of bridges are obtained. Secondly,taking the advantage of quad-trees,dense region exploration of the adjacent matrixes is conducted. Finally,using an exponential mechanism and leaf nodes of quad-trees,an adjacent matrix of the sanitized graph is reconstructed. In addition,a set of experiments is conducted to evaluate its feasibility,availability and strengths using three analysis techniques: degree distribution,shortest path,and clustering coefficients.     

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.     

面向轨迹聚类的差分隐私保护方法

针对目前的轨迹聚类隐私保护方法仍然存在适用性较窄、可用性较低以及难以在实际应用中实施的问题,提出了支持轨迹聚类的差分隐私保护方法,首先给出了典型轨迹聚类算法的通用框架模型及其差分隐私定义,然后根据定义设计满足差分隐私机制的二维拉普拉斯噪声,最后将直角坐标系中得到的噪声形式变换到极坐标系,并加入到原始轨迹点中以进行实际应用实现.实验结果表明,本文算法具有更好适用性,与当前的轨迹聚类隐私保护方法相比,在相同保护强度下,本文算法具有更好的聚类效果.     

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.     

基于时间权重因子的隐私保护推荐算法

用户兴趣是随时间变化的,若对推荐系统中所有时间段的数据均采用同等程度的隐私保护,容易引入不必要的噪声,降低数据效用.为此,提出一种基于时间权重因子的差分隐私保护推荐算法.首先,设计时间权重因子,用于衡量数据重要性.然后,根据时间权重因子划分隐私预算,对不同时间段的数据施加不同强度的隐私保护.在此基础上,构建基于差分隐私...     

基于聚类分析的个性化异构数据发布

由于异构数据的发布缺乏灵活性与实用性,提出了一种基于聚类分析的个性化异构数据发布方法.首先综合考虑数据的各种属性,通过聚类标签对数据的集群结构进行编码.另外,通过不断迭代更新原始数据能够始终保留数据的聚类结构,进一步在原始数据中加入噪声从而满足-差分隐私的要求.在满足差分隐私原则的前提下,提出了一种同时处理关系数据和集值数据的不确定性算法,不同类型的数据以类似的方式进行匿名化.通过实验验证了该方法能够有效提升异构数据发布的泛化能力,提升安全性与实用性.     

A Method for Time-Series Location Data Publication Based on Differential Privacy

In the age of information sharing, logistics information sharing also faces the risk of privacy leakage. In regard to the privacy leakage of time-series location information in the field of logistics, this paper proposes a method based on differential privacy for time-series location data publication. Firstly, it constructs public region of interest(PROI) related to time by using clustering optimal algorithm. And it adopts the method of the centroid point to ensure the public interest point(PIP) representing the location of the public interest zone. Secondly, according to the PIP, we can construct location search tree(LST) that is a commonly used index structure of spatial data, in order to ensure the inherent relation among location data. Thirdly, we add Laplace noise to the node of LST, which means fewer times to add Laplace noise on the original data set and ensures the data availability. Finally, experiments show that this method not only ensures the security of sequential location data publishing, but also has better data availability than the general differential privacy method, which achieves a good balance between the security and availability of data.     

超声图像斑点抑制和边缘增强的异质扩散方法

证明了非锐化掩模滤波等价于具有Huber流导函数的PM异质扩散.基于最小可信尺度和局部尺度控制,提出一种用于对数压缩超声图像斑点噪声抑制的异质扩散(LSCAD)方法.该方法无需假设斑点统计分布,直接从一、二阶方向导数的局部特征估计噪声强度,并利用所估计的局部噪声设计可调扩散过程,能根据图像中斑点程度在任何位置或方向上停止.合成图像和临床B超图像实验证实,本法能有效抑制斑点噪声、增强组织边缘而不丢失特征细节.同时,将该方法与前人方法进行比较以验证其性能.     

多维分解加噪算法在智能电网隐私保护中的优化

在智能电网的数据采集监测中,针对用户隐私泄露安全隐患问题,采取加噪为主的方式来实现隐私保护。提出一种基于多维分解的拉普拉斯噪声算法(MDLN,multidimensional laplacian noise algorithm),该算法将原始测量值分解成多维数据,并根据各维度的隐私敏感度,自适应决定需添加的拉普拉斯噪声幅度,通过有效的噪声扰动方式实现差分隐私。通过与SLN(simple laplacion noise algorithm)算法ULN(uniform laplacian noise algorithm)算法相比较,仿真表明,MDLN算法的隐私保护强度较高,且效能更高。     

An anonymous data collection framework for digital community

Collected data in digital community containing sensitive information about individuals or corporations and such information should be protected. In this paper, a security framework based on (a, k)-anonymity for privacy preserving data collection in digital community is proposed. In our framework, aggregation nodes anonymize the collected data to a basic privacy level. Then, the base stations further anonymize the data to a deeper privacy level with encryption-generalizaiton operations. Experimental results and detailed theory analysis demonstrate that this method is effective in terms of privacy levels and data quality with low resource consumption.     

图上自适应正则化的图像去噪

自适应正则化方法在不同的局部区域能够选取不同的正则化参数和正则化约束,因而能够灵活地对边缘和噪声进行区别处理。将自适应正则化建立在图上,提出了一种定义在加权图上的,具有自适应参数的正则化模型。用nonlocal means 算法构造图的权重函数,用建立在图上的自适应正则化方程实现图像的去噪处理,仿真实验结果表明：该方法能有效地去除图像中的噪声,在去噪性能上优于部分基于图论的偏微分方程方法。     

隐私保护频繁项集挖掘中的分组随机化模型

通过对隐私保护频繁项集挖掘问题的研究,发现现有的单参数随机化回答模型调控的数据范围宽、粒度粗,导致无法实现精细化、差异化的隐私保护的问题.在沃纳模型、单参数等随机化模型的基础上,提出个体分组多参随机化P_N/g模型,给出其在隐私保护频繁项集挖掘中的支持度重构方法.研究结果表明:该模型面向多样化、差异化的隐私保护需求,将N个不同个体分为若干组,每组设置不同的随机化参数,可实现差异化的隐私保护效果.实例分析表明:结合所提出的支持度重构方法,可实现基于分组随机化的隐私保护频繁项集挖掘,在保护不同群体隐私的同时,挖掘到有效的频繁项集与关联规则.     

利用组合马尔可夫模型的非监督图像分割方法

提出了一种基于边缘辅助的组合马尔可夫随机场模型(E-CMRF),并应用于非监督图像分割.在传统的马尔可夫标号场(MRF)基础上引入边缘二值随机场,二者相互作用构成组合随机场.该模型使用期望最大(EM)算法对待分割图像完成参数估计,并运用动态能量权值提高收敛速度.最后根据贝叶斯定理将图像分割问题转化为最大后验概率的求取,运用改进的Metropolis采样算法求得最大后验概率解.实验结果证明,该分割方法不需要人工给出先验信息,在具备抗噪性等特点的同时提高了分割精度.     

基于ELM集成和半监督聚类的SNS隐私保护

针对各类网络数据中存在着大量的无标记数据,导致了SNS(social network service)隐私保护中数据可用性相对较差的问题,本文提出一种基于Bagging的ELM(extreme learning machine)集成算法,并将其与基于Seeds集的半监督聚类算法相结合应用于隐私保护.该算法首先利用ELM-Bagging集成方法对无标记数据进行标记,并将新标记的数据加入Seeds集以扩大其规模,然后采用基于Seeds集的半监督聚类实现K-匿名.实验结果表明,该算法在有效保护隐私的同时,提高了发布数据的可用性.     

基于局部灰度聚类的高斯分布拟合模型

针对高斯分布拟合模型对初始轮廓敏感的问题,提出一个基于局部灰度聚类的高斯分布拟合模型.新模型根据图像局部像素灰度聚类特点,采用灰度偏移场和一个分片常量函数共同拟合图像的局部灰度均值,实现了图像全局信息和局部信息的有机结合,使轮廓可以从任意初始位置向目标边缘演化,最后收敛在边缘上.新模型采用一种快速有效的数值方法实现,水平集函数在整个演化过程中不必重新初始化,活动轮廓演化速度得到显著提高.实验结果表明,本文算法能够在不同的轮廓初始化情况下获得准确的分割结果.     

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.     

基于树模型的差分隐私保护算法

目前面向分类的差分隐私保护算法中,大部分都是基于决策树或者随机森林等树模型。若数据集中同时存在连续数据和离散数据时,算法往往会选择调用2次指数机制,并且进行隐私预算分配时往往选择平均分配。这都使得隐私预算过小、噪声过大、时间成本增加以及分类准确性降低。如何在保证数据隐私的同时尽可能地保证数据可用性,并提高算法性能,成为目前差分隐私保护技术研究的重点。提出了面向决策树和随机森林的差分隐私保护数据挖掘算法,使用Laplace机制来处理离散型特征,使用指数机制处理连续型特征,选择最佳分裂特征和分裂点,并采用最优特征选择策略和等差预算分配加噪策略。对金融数据集的测试结果表明,提出的2种基于树模型的差分隐私保护算法都能在保护数据隐私的同时,具有较高的分类准确性,并且能够充分利用隐私保护预算,节省了时间成本。