基于差分隐私的分布式组变量选择

针对组结构数据的隐私保护问题,通过随机响应机制,对原始数据进行扰动,开展满足差分隐私的分布式组变量选择研究。首先基于交替方向乘子法,提出了分布式Logistic组变量选择算法。进一步为了防止计算机信息交互过程中可能产生的隐私泄露,提出了分布式Logistic随机响应组变量选择算法,并证明算法满足差分隐私。实验表明,所提算法可有效处理组结构分类数据并保护其隐私。     

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.     

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。     

云计算隐私保护的Yao式乱码电路kNN分类算法

针对现有云计算加密数据库分类算法的高时间开销问题,提出一种安全有效的基于Yao式乱码电路云计算隐私保护的kNN分类算法,该方法既能保护数据隐私和查询隐私,又能隐藏数据访问模式,同时又能保证高效查询处理的工作。该算法由4部分组成：加密kd树搜索阶段、kNN检索阶段、结果验证阶段和多数类选择阶段。通过加密索引搜索方案来过滤与查询无关的数据,隐藏了最终的类标签和数据访问模式,提高云计算中数据查询处理的效率。通过Yao式乱码电路来支持有效的kNN分类,保护云计算中数据隐私和查询隐私,同时减少了kNN分类的时间开销。对Yao式乱码电路kNN分类方法的安全性进行了分析。实验结果表明,在分类时间方面,所提算法的性能优于现有PPkNN方法和SkNNCI方法。     

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。     

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。     

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.     

一种新的高维稠密数据隐私保护算法

针对隐私保护数据挖掘中的维数灾难问题,提出一种基于随机投影技术的隐私保护算法.该算法通过定义l投影扰动和Prevent-Ω数据集的概念,构造一种根据投影维数的不同,投影矩阵的稀疏度也相应变化的稀疏投影数据扰动,增加了数据的安全性.实验结果表明,在保护数据隐私的前提下,该算法能有效保证数据挖掘应用中的数据质量.     

一种基于私钥的图书馆RFID安全算法

阐述了RFID产生隐私与安全的潜在危险,探讨了解决RFID系统安全性和隐私权保护的技术和方法,并提出了一种基于私钥的图书馆RFID安全算法,该算法是一种基于树的匿名身份的验证方法,它通过标签和阅读器相互认证,能较好地解决RFID的安全隐私问题。     

面向相关多敏感属性的隐私保护方法

将现有的敏感属性隐私保护方法直接应用于相关多敏感属性的隐私保护中会导致隐私数据的泄漏。本文借鉴有损连接对隐私数据进行保护的思想,对表中的记录进行聚类,保证了关系表中的记录按敏感等级划分。其次,对已划分的记录按照频率比较策略进行分组,提出了一种基于聚类的相关多敏感属性数据分组算法。实验结果表明该算法可以有效地防止隐私泄露,增强了数据发布的安全性。     

一种基于最小支持度的轨迹隐私保护方法

为提高发布轨迹数据的隐私保护程度和数据可用效率,提出了一种基于最小支持度的轨迹数据隐私保护方法support-set.在满足最小支持度的条件下,使用距离最近的归纳化集合代替真实的位置点,通过最小化原始轨迹数据库和匿名化处理后的轨迹数据库之间的距离,能够保护用户的隐私信息和提高数据的可用性.最后,通过实验验证了提出方法的...     

网格环境下的隐私保护计算研究

提出了一种适用于网格环境下的隐私保护计算模型.针对当前网格安全研究中对数据隐私性保护的不足,将GSI(网格安全基础件)与同态加密技术、安全点积协议以及数据扰乱算法等多种安全技术相结合,实现在一个互不信任的网格环境中,对各参与节点隐私性数据进行保护,成功避免了传统的隐私保护计算中繁琐的一对多(多对多)的交互式加密,当节点动态变化时,恢复计算仅涉及到构成隐私保护模块的三个节点.安全及动态性分析结果表明:该模型及相关应用算法既提供了数据的隐私性保护,又能良好地适应节点数目众多和动态变化频繁的网格环境.同时给出了基于G2PC模型的具体隐私保护算法--网格环境下的隐私保护方差计算.     

基于信息差分保护的邻域推荐方法

为了减少推荐系统在挖掘用户行为大数据时隐私泄漏事件的发生,将差分隐私保护与协同过滤推荐算法结合,构建了一个差分隐私保护模型.采用一种引入偏置项优化的邻域的协同过滤模型,通过对该推荐模型计算过程中的平均值计算、偏置项计算、邻居选择、相似度计算等多环节设计,给出了一种基于差分隐私保护的邻域推荐算法.将平均值预测(IA)、基本的基于邻域推荐算法(BasicKNN)、带偏置项的基于邻域推荐算法(BiasedKNN)、隐私保护预处理邻域推荐算法(PPKNN)进行了试验对比.结果表明,文中提出的差分隐私保护协同过滤算法能够在保证差分隐私保护的前提下取得较好推荐准确度,且在略牺牲隐私保护效果的情况下,可获得更好的推荐效果.     

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。     

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...     

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.     

MDPA:基于MCL的社会网络差分隐私数据发布算法

社会网络数据发布的隐私保护是为了确保数据集中隐私信息的安全.针对社会网络数据发布所面临的隐私保护问题,引入严格的差分隐私保护模型,设计了一种基于马尔科夫算法(Markov cluster algorithm,MCL)并且满足ε-差分隐私的社会网络差分隐私数据发布方法.设计实现了满足ε-差分隐私(MCL differential privacy algorithm,MDPA)算法,以Si为抽样频率,对网络边权重添加满足ε的隐私保护预算,服从拉普拉斯分布的噪声.真实数据集上的实验结果表明,MDPA算法满足用户在社会网络中的差分隐私要求,并提高了数据效用性.     

基于K-匿名的个性化隐私保护方法研究

针对数据发布隐私保护问题的全域与局域算法的不足,基于K-匿名的思想,提出了自顶向下个性化泛化回溯算法及其拓展算法,实现了数据匿名化,即结合L-多样性(s,d)个性化的规则,动态构建泛化树结构,使用户能够自定义隐私的安全等级,尽量分离相似的安全等级,从而保证信息的可用性和安全性,有效防止同质攻击和背景知识攻击。在J2SE平台上开发了基于K-匿名的个性化隐私保护系统,并对系统进行了全面测试。实验数据表明该算法在提高安全性的同时,能有效地保证信息的可用性。     

面向移动群智感知的两阶段位置隐私保护方法

针对传统移动群智感知中工人的位置隐私泄露问题,提出一种两阶段位置隐私保护方法.首先,设计一种结合区块链和边缘计算的系统模型代替第三方平台;其次,在任务分配阶段基于同态加密提出了密文时间工人选择算法,通过边缘节点的协作高效完成任务分配;最后,在数据上传阶段给出双扰动本地差分隐私算法,工人在本地扰动位置数据,并加入干扰因子ω平衡保护强度和质量损失.仿真实验结果表明,该方法与现有算法相比提高了任务完成率,降低了服务质量损失,并能有效保护工人的位置隐私.     

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.