社会网络发布中敏感边的隐私保护

为解决直接发布社会网络会侵害个体隐私,进而需要进行隐私保护的问题,针对拥有社会个体邻域信息作为背景知识进行敏感边识别攻击的应用场景,提出了（k, 2）-匿名发布的隐私保护方法。该方法通过对原始社会网络图进行最小结构修改,实现最大的数据效用,设计实现了满足隐私保护要求的匿名发布算法,并在数据集上进行了验证。实验结果表明,该方法能有效抵御敏感边的识别攻击,获得可接受的发布质量。     

多维数值敏感属性隐私保护数据发布方法

为避免多维数值敏感属性数据发布中的近似猜测攻击,基于分解思想提出了一种有效的数据发布方法(l-MNSA).首先通过按敏感属性值均匀间隔分组的方法,提出针对单维数值敏感属性的l-SNSA算法;然后提出最小距离的思想,通过将敏感属性统一化并按最小距离均匀间隔分组,提出适用于多维数值敏感属性的l-MNSA算法.与以往仅针对单敏感属性的发布算法相比,该算法同时能对多维敏感属性提供较好的保护.实验结果表明,采用l-MNSA算法发布的数据,其组内最小差异与l-SNSA算法针对各维属性分别发布的结果相比,平均降低10%左右,算法时间复杂度仍为O(nlgn).该算法可以较好地均衡发布数据的安全性和可用性,是有效可行的.     

基于极大关联属性集分解的隐私保护数据发布

传统的抽象化技术用于高维(属性)数据的匿名发布时会造成不可容忍的信息缺损,而分解技术虽然确保了数据真实性,但由于视图划分破坏了属性之间的内在关联,因此发布数据的可用性受到限制。该文提出了一种基于极大关联属性集的分解法MAAD(maximal associated attributes based decomposition),该方法利用频繁模式挖掘技术,寻找具有强关联性的属性组集合,并以此指导多视图的分解和生成。MAAD优先考虑了属性之间的关联性,所生成的多视图能够提供更好的数据挖掘性能。该文还定义了多视图发布的隐私保护模型-λmatching。实验结果表明:尤其在用于高维数据的匿名处理时,MAAD方法能够有效地提高数据可用性,具有很高的实用价值。     

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。     

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.     

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.     

基于分散子匿名区域的位置隐私保护方法

针对传统匿名方法存在查询结果不精确、通信开销大等不足,提出一种新的位置匿名方法,并为匿名模型提出了基于熵的隐私度量方法。相对于传统的匿名方法而言,该方法将匿名区域分裂为几个分散的子匿名区域,并用子匿名区域的中心位置代替子匿名内用户的真实位置向LBS服务器发起查询。该方法能使用户在保护自身隐私的同时相对地得出自己的精确查询结果。理论分析表明,该方法能将匿名器与LBS服务器之间的通信量降到最低,提高查询服务的质量。在用户稀少的场景下,方法的优越性更加明显。     

隐私数据的用户自我保护策略综述

面对不断涌现的各种＂门＂事件和隐私泄密事件,如何有效地保护个人用户的隐私数据已经成为全社会关注的热点问题。针对隐私数据保护的现状,从普通用户的角度出发,阐述了个人隐私数据所面临的安全隐患,并提出了适用于个人的、行之有效的隐私数据自我保护策略.     

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.     

面向多敏感属性的匿名隐私保护方法

在数据发布过程中,如果对发布的敏感属性信息不进行任何保护处理而直接发布,容易遭受攻击导致隐私信息泄露.针对传统的单敏感属性隐私保护方法在多敏感属性中不能得到很好的隐私保护效果,提出了一种基于多敏感属性相关性划分的(m,l)-匿名隐私保护模型.利用信息增益法对多敏感属性的相关性进行计算并划分,降低敏感属性维度;根据(m,l)-diversity原则对敏感属性分组,保证发布的数据能防止偏斜性攻击,并且在一定程度上降低背景知识攻击的风险;采用聚类技术实现该模型,减小该模型产生的附加信息损失和隐匿率,确保发布的数据具有较高的可用性.实验结果表明,基于多敏感属性相关性划分的(p,l)-匿名隐私保护模型具有较小的附加信息损失和隐匿率,保证了发布数据的可用性.     

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.     

位置服务中连续查询隐私保护的动态规划算法

针对基于位置服务中连续查询可能存在的隐私泄露问题,提出基于历史轨迹的连续查询隐私保护匿名算法.首先针对传统基于贪心策略的两条轨迹匿名算法无法保证全局最小轨迹扭曲度的不足,设计出可保证全局最优的两条轨迹匿名动态规划算法,找出历史轨迹与连续查询所对应的基轨迹之间的最优配对方案;然后在此基础上提出可有效保护连续查询隐私的轨迹匿名算法.对本文算法与同类算法在发布轨迹数据质量上进行实验比较分析,仿真实验结果表明本文算法是有效可行的.     

数据挖掘中匿名化隐私保护研究进展

 随着信息技术的发展,如何在保证数据高可用性的同时,不泄露数据主体的隐私信息,已日益引起国内外研究者的高度关注.隐私保护技术主要有数据加密、数据失真以及数据匿名化技术,其中匿名化技术是数据挖掘中隐私保护的最主要技术手段.围绕匿名技术的研究,国内外学者提出了多种匿名隐私保护模型,通过对其中4种主要模型,即k-匿名模型、l－多样性模型、(α,k)－匿名模型和t-closeness模型的分析比较,指出每种匿名模型的特点及优、缺点,并归纳了常用的匿名技术,总结了当前主要的匿名化质量的度量方法.未来匿名化技术作为数据挖掘中隐私保护的主要手段,还将面临着需要进一步解决的问题,对数据挖掘中匿名隐私保护的下一步研究方向进行了展望.     

动态社交网络中基于结构多样性的 隐私保护方案

当前许多隐私保护技术主要针对静态社交网络.然而,由于数据连续发布,动态社交网络也存在隐私泄露问题.为了防范敌人的攻击,引入一种新的动态隐私保护方法,称为动态kw重结构多样性匿名法kw-SDA.该方法通过对个体分组保护,将连续发布数据时结点/社区身份的泄露概率限制为1/k.然后,提出一种可以实现动态kw-SDA算法的可拓展启发式算法.该算法可根据前w-1次发布的数据对图形进行匿名化处理,使图形改动最小化.此外,通过引入CS表,该算法可以逐渐汇总连续数据发布时的结点信息,避免了匿名化处理时扫描发布的所有数据.评估结果表明,该方法既能保护网络的大部分特征,又能有效保护隐私.     

基于LBS的连续查询位置隐私保护模型的动态规划算法

针对现有的算法大多都是静态位置隐私保护的,如果将静态算法应用于动态的连续查询中,会导致位置隐私泄露,提出了一种基于连续查询的动态规划改进算法,旨在保护用户的位置隐私,仿真实验结果证明:该算法在匿名处理时间、匿名成功率和轨迹扭曲度等方面优于现有算法.     

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.     

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。     

基于敏感元组的聚类匿名数据发布

在数据发布的过程中,为了保护个人隐私常需对所有准标识符进行泛化操作,而实际涉及到个人隐私相关敏感属性元组是非常少的．据此,从这些涉及个人隐私的敏感属性的元组出发,将剩余大量仅涉及非敏感属性元组依据敏感属性值不同进行分组,最后对分组中元组以计算与个人隐私属性相关敏感属性距离的方式,选取距离最短的元组进行泛化,其余元组并不进行泛化,通过这种方式,提高了数据的利用率,并有效减少信息的损失．