数据服务中心的隐私保护框架设计与应用研究

针对北京大学数据服务中心在为全校提供数据共享和数据再利用服务的同时,也存在很多信息和隐私安全方面的问题,分析了数据服务中心的隐私安全问题,设计了数据服务中心的隐私保护框架(DSP-PPF),并且基于这个框架在隐私数据的分类方法、隐私数据的访问控制和面向数据发布的隐私保护三个方面展开应用研究.通过应用所提技术进行隐私数据组织和管理,结果表明数据既能得到合理的保护,又能最大程度地发挥效用.     

车联网环境下的隐私安全度量方法

阐释了车联网的特点、隐私特性和隐私攻击等,从身份隐私、位置隐私、数据隐私三个方面阐述了不同类型隐私在隐私保护方面的特点和需求,并梳理了针对不同隐私类型的隐私保护关键技术和方法演进;在此基础上,研究了不同类型隐私的隐私度量代表性方案、理论模型、度量难题等方面,归纳了涉及车联网环境下隐私度量的8个关键属性,并讨论了相关的32个度量指标。最后,总结了车联网隐私度量的未来研究方向及挑战。     

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。     

基于移动社交网络的位置隐私保护研究

针对移动社交网络隐私保护方案的研究现状,分析总结了当前方案中存在的隐私保护效果差、通信开销高和数据可用性低等问题.首先,系统地介绍了移动社交网络位置隐私保护主流的三大体系结构;其次,分析总结了当前国内外应用在移动社交网络中的隐私保护方案的隐私保护程度、计算开销、服务质量及数据可用性等问题,分别从基于失真、加密、增强和差分隐私四个方面对其进行讨论;最后,从理论、技术、硬件设施三个方面阐述了移动社交网络位置隐私面临的挑战及未来的研究发展方向.     

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。     

基于伪随机数加密的保护位置隐私近邻查询方法

空间定位与移动通信的快速发展促进了基于位置服务的普及,近邻查询作为位置服务的基本操作得到了广泛的应用.位置服务在给人们带来方便的同时也带来位置隐私保护问题,随着人们对个体隐私的日益关注,保护位置隐私近邻查询成为数据库领域研究热点之一.近年来,隐私信息检索以其能提供高强度隐私保护、无需可信第三方等优点得到了研究者的持续关注.针对已有的基于隐私信息检索的保护位置隐私近邻查询方法普遍存在预处理时间长、查询效率较低的不足,提出基于隐私信息检索的近邻查询方法 PRN_kNN,通过空间加密使用户可以在本地快速查询k近邻候选集;同时,引入伪随机数加密规则替代查询计划,抵御模式攻击的同时减少预处理时间;在数据组织方面,采用连续储存POI实体的策略避免部分块存储大量假实体的情况,实现对查询效率的提升.理论分析和实验结果验证了所提方法的有效性.     

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.     

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。     

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.     

浅析澳大利亚国家图书馆用户隐私政策

保护图书馆用户隐私已逐渐成为国际图书馆界的共识。从保护用户隐私的目的,图书馆收集、存储、使用和公布用户信息,用户投诉等方面,详细介绍了澳大利亚国家图书馆用户隐私政策的内容及特点,旨在为我国图书馆用户隐私保护工作提供基础资料。     

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.     

基于卷积神经网络的人脸图像隐私保护

针对现有基于深度生成网络模型的人脸图像隐私保护方法无法提供可证明隐私保证、合成图像与原始图像保持语义一致性的问题,提出一种基于卷积神经网络的人脸图像隐私保护方法。该方法首先基于卷积自动编码器和差分隐私实现人脸图像的预训练,对原始人脸图像进行解耦和身份信息的差分隐私保护;然后利用卷积生成对抗网络合成伪图像代替原始图像发布,在保留原始人脸图像的关键特征的基础上,生成与原始图像的关键人脸属性高度匹配的伪图像。该方法可保证合成图像与原始图像语义一致性,并提供可证明的隐私保证。与现有的基于深度生成模型人脸图像隐私方法相比,所提出的方法达到了更好的隐私保护与数据可用性之间的优化权衡。     

基于匿名方法的数据发布隐私泄露控制技术研究进展

介绍主要的数据匿名保护模型,总结分析基于泛化和隐匿、基于聚类、基于交换和分解的数据匿名化算法的研究成果和存在的问题,指出数据发布的匿名化技术还需要在同质性攻击和背景知识攻击、动态性数据的隐私保护、个性化的隐私保护、数据发布自适应机制、面向应用的隐私保护和多属性数据集的隐私保护等几个方面做进一步的研究。     

一种分配查询的k-匿名位置隐私保护方案

针对基于位置服务中移动终端用户位置隐私保护存在时空关联和背景知识攻击的问题,提出一种分配查询的k-匿名位置隐私保护方案。基于查询概率和欧氏距离,在相邻网格区域内筛选假位置,合并真实用户位置形成k-匿名;通过兴趣点语义四叉树为假位置分配合理的查询,从时间、位置及查询3个维度提升用户被识别的不确定性,从而增强用户隐私度。安全性分析表明,提出的方案满足匿名性、不可伪造性和抵抗查询服务跟踪等安全特性。仿真实验表明,提出的方案具有较高的隐私保护度和效率以及较低的通信开销。     

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。     

基于个性化隐私需求的查询隐私保护算法研究

现有大多数基于位置服务（location based service,LBS）的隐私保护算法都将对用户位置隐私的保护等同于对整个LBS查询服务隐私的保护. 但是,在用户位置信息已知的前提下,这些算法有可能面临推断攻击. 在考虑用户个性化隐私需求的情况下,基于四分树结构提出了能够避免此类推断攻击的隐私保护算法;为了有效的减小隐惹区域的大小基于半象限的定义对该算法进行了进一步优化. 最后,通过仿真实验验证了算法抵御推理攻击的有效性.     

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.     

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。     

隐私保护云存储架构的研究

随着计算机信息产业的发展,数据量正在以几何级数的方式迅速增长,传统的单机模式很难满足大量的数据存储任务,且企业软硬件维护成本高昂。云存储的出现为上述问题的解决提供了可能,然而近年出现的问题引起了人们对云存储的隐私安全的思考。介绍了近年来研究学者们在云存储隐私保护方面所做的工作,提出了一种基于非对称加密挑战-应答模式身份认证的加密搜索隐私保护机制,对今后云存储数据隐私保护的可能发展方向做了预测。     

基于位置隐私保护研究综述

近年来,随着无线通信技术和定位技术的发展,与基于位置服务(Location-Based Services,LBS)有关的应用受到越来越多人的使用和重视.一方面LBS为人们的生活带来了很大的便利,而另一方面用户的隐私泄露风险也成为最大的安全威胁.用户的隐私主要包括用户时空位置隐私、有关时间序列的轨迹隐私和用户身份隐私.国内外研究学者针对该问题的基于不同的隐私保护技术系统结构提出了诸多解决方法,可分为假名技术、假位置技术和隐匿时空技术,分别保护了用户的身份信息隐私、位置隐私和轨迹隐私.本文对比现有的隐私保护技术,分析了LBS面临的挑战,归纳了现有的研究工作,并指出了未来的研究方向.