一种基于变长聚类的个性化匿名保护方法

针对链接攻击导致的隐私泄露问题,以及为了尽可能减少匿名保护时产生的信息损失,提高发布数据集的可用性,提出一种面向个体的基于变长聚类的个性化匿名保护方法。该方法充分考虑记录权重值对聚类簇中心结果的影响,以提高数据的可用性,并对敏感属性值进行分级处理,将敏感属性值分成三个等级类,响应不同个体的保护需求。理论分析和实验结果表明,该方法能满足敏感属性个性化保护需求,同时可有效地降低信息损失,效率较高,生成的匿名数据集具有较好的可用性。     

多维敏感k-匿名隐私保护模型

针对数据挖掘中私有信息的保护问题,提出一种多维敏感k-匿名隐私保护模型。将敏感属性泄露问题分为一般泄露、相似泄露、多维独立泄露、交叉泄露和多维混合数据泄露,在k-匿名的基础上,以聚类特性对多维敏感属性进行相似性标记,寻找匿名记录,计算剩余记录与已分组记录的相似性,泛化并发布满足匿名模型的数据集。实验结果表明,该模型适用于多维敏感数据,能防止隐私泄露,数据可用性较好。     

隐私保护k-匿名算法研究

隐私保护已成为个人或组织机构关心的基本问题,k-匿名是目前数据发布环境下实现隐私保护的主要技术之一。鉴于多数k-匿名方法采用泛化和隐匿技术,严重依赖于预先定义的泛化层或属性域上的全序关系,产生很高的信息损失,降低了数据的可用性,提出了一种基于聚类技术的k-匿名算法。实验结果表明,该算法在保护隐私的同时,提高了发布数据的可用性。     

抵制敏感属性相似性攻击的(p,k,d)-匿名模型

针对当前p-Sensitive k-匿名模型未考虑敏感属性语义相似性,不能抵制相似性攻击的问题,提出一种可抵制相似性攻击的(p,k,d)-匿名模型。根据语义层次树对敏感属性值进行语义分析,计算敏感属性值之间的语义相异值,使每个等价类在满足k匿名的基础上至少存在p个满足d-相异的敏感属性值来阻止相似性攻击。同时考虑到数据的可用性,模型采用基于距离的度量方法划分等价类以减少信息损失。实验结果表明,提出的(p,k,d)-匿名模型相对于p-Sensitive k-匿名模型不仅可以降低敏感属性泄露的概率,更能有效地保护个体隐私,还可以提高数据可用性。     

抵制轨迹相似性攻击的轨迹（k，e） 匿名算法

针对轨迹匿名集中轨迹间的相似性过高导致的轨迹隐私泄露问题,提出抵制轨迹相似性攻击的轨迹(k,e)-匿名算法。该算法在预处理过程中,采用轨迹同步化处理方法减少信息损失;生成匿名集时,将轨迹斜率作为轨迹数据的敏感值,选择至少k条不同轨迹斜率的轨迹来满足轨迹k-匿名,并要求每个类中轨迹斜率差异值至少为e,以防止集合中轨迹的斜率相似性过高而导致隐私泄露。实验结果表明,该算法可以有效抵制轨迹相似性攻击,在减少信息损失的同时增强了轨迹数据可用性,更好地实现了轨迹隐私保护。     

基于约束聚类的k-匿名隐私保护方法

针对现有的匿名方案往往较少考虑离群数据的敏感问题以及信息损失与时间效率的最优化问题,提出一种基于约束聚类的k-匿名隐私保护方法.通过K近邻思想划分初始集群,根据设定的阈值δ将集群进行重新划分,划分过程始终遵循信息损失最小化原则,得到每个等价类元组数都在k与2k之间,过程中分类考察准标识符属性并充分考虑离群点对聚类结果的影响,有效降低匿名过程中的信息损失.实验结果表明,该方法有效节省了执行时间并降低了信息损失.     

基于信息增益比例约束的数据匿名方法及其评估机制

针对数据发布中的隐私泄露问题, 分析了对数据集进行匿名保护需要满足的条件, 提出了一种基于信息增益比例约束的数据匿名方法。该方法以凝聚层次聚类为基本原理, 将数据集中的元组划分到若干个等价群中, 然后概化每个等价群中的元组使其具有相同的准标志符值。在聚类过程中, 以信息损失最小、信息增益比例最大的约束条件来控制聚类的合并, 可以使数据匿名结果保持良好的可用性和安全性。对匿名结果的质量评估问题进行了深入的探讨, 提出了匿名结果可用性和安全性的量化计算方法。在UCI知识库提供的Adult数据集上的一系列实验结果表明, 该方法是有效可行的。     

基于杂度增益与层次聚类的数据匿名方法

数据匿名是发布数据时对隐私信息进行保护的重要手段之一.对数据匿名的基本概念和应用模型进行了介绍,探讨了数据匿名结果应该满足的要求.为了抵制背景知识攻击,提出了一种基于杂度增益与层次聚类的数据匿名方法,该方法以杂度来度量敏感属性随机性,并以概化过程中信息损失最小、杂度增益最大的条件约束来控制聚类的合并过程,可以使数据匿名处理后的数据集在满足k-匿名模型和l-多样模型的同时,使数据概化的信息损失最小且敏感属性的取值均匀化.在实验部分,提出了一种对数据匿名结果进行评估的方法,该方法将匿名结果和原始数据进行对比,并从平均信息损失和平均杂度2个方面来评估数据匿名的质量.实验结果验证了以上方法的有效性.     

PPDM中面向k-匿名的MI Loss评估模型

隐私保护数据挖掘（PPDM）利用匿名化等方法使数据所有者在不泄露隐私信息的前提下,安全发布在数据挖掘中有效可用的数据集。k-匿名算法作为PPDM研究使用最广泛的算法之一,具有计算开销低、数据形变小、能抵御链接攻击等优点,但是在一些k-匿名算法研究中使用的数据可用性评估模型的权重设置不合理,导致算法选择的最优匿名数据集在后续的分类问题中分类准确率较低。提出一种使用互信息计算权重的互信息损失（MI Loss）评估模型。互信息反映变量间的关联关系,MI Loss评估模型根据准标识符和标签之间的互信息计算权重,并通过Loss公式得到各个准标识符的信息损失,将加权后的准标识符信息损失的和作为数据集的信息损失,以弥补评估模型的缺陷。实验结果证明,运用MI Loss评估模型指导k-匿名算法能够明显降低匿名数据集在后续分类中的可用性丢失,相较于Loss模型和Entropy Loss模型,该模型分类准确率提升了0.73%~3.00%。     

基于轨迹形状多样性的隐私保护算法

针对匿名集内轨迹间的高度相似性而导致的轨迹隐私泄露问题,提出基于轨迹形状多样性的隐私保护算法。该算法通过轨迹同步化处理的方式改进轨迹数据的预处理过程,以减少信息损失;并借鉴l-多样性思想,在贪婪聚类时选择l条具有形状多样性的轨迹作为匿名集成员,以防止集合内成员轨迹的形状相似性过高而导致轨迹形状相似性攻击。理论分析及实验结果均表明,该算法能够在保证轨迹k-匿名的同时满足l-多样性,算法运行时间较小,且减少了轨迹信息损失,增强了轨迹数据的可用性,更好地实现了轨迹隐私保护,可有效应用到隐私保护轨迹数据发布中。     

基于模糊集的隐私保护方法研究

在数据发布的隐私保护研究中,针对k-匿名方法的复杂性高、效率低及数据可用性差等问题,从基于模糊集的角度出发进行隐私保护的研究,重点是对数值型属性的处理,提出了基于模糊集的最大隶属度(MMD)算法.该算法对敏感数值型数据进行模糊化处理,把其变成语义型数据,结合隶属度一起发布以达到隐私保护的目的.并通过实验进行了验证,基于模糊集的隐私保护方法与k-匿名方法相比,具有更高的效率,且信息损失要远远小得多,发布数据的可用性更好.     

基于聚类的高效k-匿名化算法

KACA算法是一种较好的基于局部重编码的k-匿名化算法,它产生的匿名化微数据的信息损失少,数据可用性高.但该算法的效率低,不适合匿名化规模很大的微数据.为解决该问题,将高效的聚类算法--c-modes算法--与KACA算法结合,提出了c-modes-KACA算法.该算法首先采用C-modes算法将整个数据集划分为较大的类,然后采用KACA算法来分别k-匿名化这些类中元组数大于2k-1的类.实验表明,c-modes-KACA算法产生的信息损失量与KACA算法相近,效率却比KACA算法高得多.     

一种基于子空间划分的最优k-匿名动态规划算法

目前大部分k-匿名算法未能有效兼顾算法效率和发布数据的可用性.从子空间划分的角度研究基于空间多维划分的最优k-匿名问题,发现所有可能的子空间数量远小于所有可能的划分数量,并从理论上分析基于子空间划分的最优k-匿名问题具有最优子结构性质,从而设计出基于子空间划分的隐私保护最优k-匿名动态规划算法k-ASPDP.实验对算法k-ASPDP发布数据的可用性及算法效率与同类算法进行比较分析.实验结果表明,算法k-ASPDP是有效可行的.     

基于抽样路径的K-匿名隐私保护算法

K-匿名是信息隐私保护的一种常用技术,而使用K-匿名技术不可避免会造成发布数据的信息损失,因此,如何提高K-匿名化后数据集的可用性一直以来都是K-匿名隐私保护的研究重点。对此提出了一种基于抽样路径的局域泛化算法——SPOLG算法。该算法基于泛化格寻找信息损失较小的泛化路径,为减少寻径时间,引入等概率抽样的思想,选用等概率抽样中的系统抽样方法进行取样,利用样本代替数据集在泛化格上寻找目标泛化路径,最后在该路径上对数据集进行泛化。同时,本算法使用局域泛化技术,能够降低信息损失量,提高发布数据集的可用性。实验结果证明,本算法匿名化的数据集信息损失度低,数据可用性高。     

社会网络中基于节点平均度的k-度匿名隐私保护方案

社会网络数据的发布可能导致用户隐私被泄露,例如用户的身份信息可能被恶意攻击者通过分析网络中节点的度数识别出来,针对这个问题提出一种基于节点平均度的k-度匿名隐私保护方案.方案首先利用基于平均度的贪心算法对社会网络节点进行划分,使得同一分组中节点的度都修改成平均度,从而生成k-度匿名序列;然后利用优先保留重要边的图结构修改方法对图进行修改,从而实现图的k-度匿名化.本方案在生成k-度匿名序列时引入平均度,提高了聚类的精度,降低了图结构修改的代价.同时,由于在图结构修改时考虑了衡量边重要性的指标—邻域中心性,重要的边被优先保留,保持了稳定的网络结构.实验结果表明,本方案不仅能有效地提高网络抵抗度攻击的能力,还能极大降低信息损失量,在保护用户隐私的同时提高了发布数据的可用性.     

图数据发布隐私保护的聚类匿名方法

社交网络中积累的海量信息构成一类图大数据,为防范隐私泄露,一般在发布此类数据时需要做匿名化处理.针对现有匿名方案难以防范同时以结构和属性信息为背景知识的攻击的不足,研究一种基于节点连接结构和属性值的属性图聚类匿名化方法,利用属性图表示社交网络数据,综合根据节点间的结构和属性相似度,将图中所有节点聚类成一些包含节点个数不小于k的超点,特别针对各超点进行匿名化处理.该方法中,超点的子图隐匿和属性概化可以分别防范一切基于结构和属性背景知识的识别攻击.另外,聚类过程平衡了节点间的连接紧密性和属性值相近性,有利于减小结构和属性的总体信息损失值,较好地维持数据的可用性.实验结果表明了该方法在实现算法功能和减少信息损失方面的有效性.     

基于KFCMSA的(k，l)加权社交网络匿名算法

图数据隐私保护的研究目前主要集中在简单图,适应范围有限。将权重图数据的隐私保护作为研究对象,可以改善权重图发布之后数据的可用性及有效性。针对在利用聚类匿名化方法处理社交网络数据时,需要增删大量的边和节点,造成严重的数据失真的问题进行了研究。提出了（k,l）加权社交网络匿名算法KFCMSA（联合k成员模糊聚类和模拟退火）,并利用改进的簇划分算法将权重社交网络聚类成不同的簇,对同一簇中节点的边权重进行泛化使节点满足l多样性。在实现k度匿名的同时有效减少了边的改变量,提高了数据的可用性,实现最优聚类的同时防止了同质性攻击。聚类质量实验和数据可用性分析表明该算法具有较高的性能优势和较高边保留率。     

隐私保护轨迹数据发布的l-差异性算法

针对基于传统的k-匿名模型下移动用户轨迹数据发布隐私保护算法有可能将相似度极高的轨迹匿名在同一个匿名集中从而导致可能出现的用户个人隐私泄露风险的不足。设计了一种新的轨迹数据发布隐私保护算法。该算法基于k-匿名模型,将轨迹所在的二维空间划分成大小相等的单元格,之后将由轨迹数据得到对应轨迹经过的单元格序列,从而定义轨迹k-匿名下的l-差异性,算法在满足k-匿名模型的前提下通过聚类的方法构建匿名集,并保证匿名集中的轨迹满足l-差异性标准,以达到降低由于差异性不足引起用户隐私泄露的风险的目的。实验结果表明,该算法是可行有效的。     

一种基于K-匿名聚类的可穿戴设备数据重发布方法

近年来,可穿戴设备被广泛地被应用于日常生活。用户量增加造成的可穿戴设备数据重发布是导致隐私泄漏的一个重要原因。为此,数据匿名化重发布方法受到了广泛关注。然而,现有的数据匿名化重发布方法存在两个方面的不足:一方面,现有的数据匿名化重发布算法可能会造成严重的信息损失或用户隐私数据的泄漏;另一方面,现有的数据匿名化重发布算法在兼顾保护用户隐私和减少信息损失的情况下会造成较高的发布成本。为了兼顾隐私安全和数据可用性,并且提高数据重发布算法的效率,结合可穿戴设备自身的特点,提出基于聚类的数据匿名化重发布算法,该算法直接对增量数据进行基于聚类匿名化操作,使数据匿名化重发布更为高效。此外,在数据量较大的应用场景中,基于聚类的数据匿名化重发布算法可以有效减少信息损失。实验结果表明,基于聚类的数据匿名化重发布算法能够在保证用户隐私安全的前提下减少信息的损失并且提高执行效率。     

k-匿名下通过本地差分隐私实现位置隐私保护

针对用户位置隐私保护过程中攻击者利用背景知识等信息发起攻击的问题,提出一种面向移动终端的位置隐私保护方法。该方案通过利用k-匿名和本地差分隐私技术进行用户位置保护,保证隐私和效用的权衡。结合背景知识构造匿名集,通过改进的Hilbert曲线对k-匿名集进行分割,使用本地差分隐私算法RAPPOR扰动划分后的位置集,最后将生成的位置集发送给位置服务提供商获取服务。在真实数据集上与已有的方案从用户位置保护、位置可用性和时间开销方面进行对比,实验结果显示,所提方案在确保LBS服务质量的同时,也增强了位置隐私保护的程度。