基于分类树的动态集值型数据发布的隐私保护

基于分类树的差分隐私保护方法有效地对静态集值型数据进行了保护,但对于动态集值型数据却没有相应的保护方法,因此提出一种基于分类树的差分隐私保护下的动态集值型数据发布的算法。该算法首先根据数据集中项的全集构造关系矩阵,挑选关系最紧密的项集构造分类树;然后设定一个边界值来限制数据的增量更新,并将新增的记录添加到分类树的根节点中,按照初始分类树的分配法迭代分配每个记录;最后根据拉普拉斯机制向叶子节点中加入噪音,保证整个算法满足差分隐私的要求。相对已有算法,所提算法优化了分类树,使所发布数据建立的分类树模型有少量的叶子节点产生,减少了噪音的添加。实验用两组真实的数据集验证了所提算法的有效性和相对于其他算法的优越性。     

面向医疗集值数据的差分隐私保护技术研究

信息技术和医疗健康信息化的不断发展使医疗数据大规模涌现,为数据分析、数据挖掘、智能诊断等更深层次的应用提供了条件.医疗数据集庞大且涉及大量病人隐私,如何在使用医疗数据的同时保护病人隐私极具挑战性.目前应用于医疗领域的隐私保护技术主要以匿名化技术为主,但当攻击者具有强大的背景知识时,此类方法无法兼顾数据集的隐私性和可用性...     

基于差分隐私机制的位置数据隐私保护策略

位置定位服务技术作为一种全新的移动计算服务,在日常生活中应用广泛。一方面,数据信息共享极大的方便了人们的日常生活,另一方面也存在由于泄露个人敏感信息而产生的弊端。因此如何保护好位置数据是关键。由于位置数据具有价值高和低密度的特性,导致现有的隐私保护方法很难兼顾数据的保护和数据的效用性。本文提出了基于差分隐私机制的位置数据隐私保护策略,通过采用多级查询树的结构来查询和发布保护后的数据,并保持了数据项间的联系。首先构建多级查询树(位置搜索树),然后遍历查询树,使用差分隐私的指数机制来选取访问频率高的k项,最后通过拉普拉斯机制给选取的k项进行加噪。实验表明,相比于其他保护策略,基于差分隐私机制的位置数据隐私保护策略可用性和数据保护程度高,算法运行时间少,效率更高。     

一种有效的差分隐私事务数据发布策略

近年来,隐私保护事务数据发布得到了研究者的广泛关注.事务数据的稀疏性导致个体隐私保护与数据效用性之间很难达到平衡.目前已有的方法大多是基于分组的匿名模型,但该类模型依赖于攻击者背景知识,且发布的数据无法满足事务数据分析任务的需要.针对事务数据隐私保护发布的数据安全性与效用性不足,基于差分隐私与压缩感知理论,提出一种有效的面向应用的事务数据发布策略(transaction data publish strategy, TDPS).首先构建事务数据库的完整Trie项集树,然后基于压缩感知技术对项集树添加满足差分隐私约束的噪音得到含噪Trie项集树,最后在含噪树上进行频繁项集挖掘任务.实验结果表明, TDPS不仅能很好地保护隐私,而且能有效保持数据效用性,满足事务数据分析任务对数据质量的要求.     

差分隐私保护约束下集成分类算法的研究

机器学习中的隐私保护问题是目前信息安全领域的研究热点之一.针对隐私保护下的分类问题,该文提出一种基于差分隐私保护的AdaBoost集成分类算法:CART-DPsAdaBoost(CART-Differential Privacy structure of AdaBoost).算法在Boosting过程中结合Baggin...     

一种车辆轨迹数据集的差分隐私发布技术

本文试图将差分隐私模型应用于车辆时空轨迹数据集,提出一种分而治之的差分隐私处理方法。用评价平均密度的方法,将原车辆轨迹数据集分为路网与非路网车辆轨迹数据集,并且用时空聚合的方法进行车辆轨迹数据预处理。最后,分别用前缀树模型处理路网车辆轨迹数据集,用K-means聚类模型处理非路网车辆轨迹数据集。从而,达到发布净化数据集的目的。     

不完全数据集的差分隐私保护决策树研究

主要研究在对不完全数据集进行决策树分析时,如何加入差分隐私保护技术。首先简单介绍了差分隐私ID3算法和差分隐私随机森林决策树算法;然后针对上述算法存在的缺陷和不足进行了修改,提出指数机制的差分隐私随机森林决策树算法;最后对于不完全数据集提出了一种新的WP(Weight Partition)缺失值处理方法,能够在不需要插值的情况下,使决策树分析算法既能满足差分隐私保护,也能拥有更高的预测准确率和适应性。实验证明,无论是Laplace机制还是指数机制,无论是ID3算法还是随机森林决策树算法,都能适用于所提方法。     

基于差分隐私的数据匿名化隐私保护方法

在保护数据隐私的匿名技术中,为解决匿名安全性不足的问题,即匿名过程中因计算等价类质心遭受同质性和背景知识攻击造成的隐私泄漏,提出了一种基于差分隐私的数据匿名化隐私保护方法,构建了基于差分隐私的数据匿名化隐私保护模型;在利用微聚集MDAV算法划分相似等价类并在匿名属性过程中引入SuLQ框架设计得到ε-MDAV算法,同时选用Laplace实现机制合理控制隐私保护预算。通过对比不同隐私保护预算下可用性和安全性的变化,验证了该方法可以在保证数据高可用性的前提下有效地提升数据的安全性能。     

不规则线段树的差分隐私位置隐私保护方法

差分隐私因具有严格推理和证明的隐私保证,常被应用于位置隐私保护场景中.用户进行位置连续查询时,会引起噪声叠加导致查询精度下降,目前基于规则树结构的差分隐私虽然能降低查询误差,但会产生大量无效零节点,数据结构过大,在查询精度上还有进一步提高的空间.本文提出了不规则线段树的差分隐私位置隐私保护方法,将不规则线段树引入差分隐私方法中,根据节点覆盖率和Laplace机制的敏感度推导出不规则线段树的估值函数,从而筛选出较优的不规则线段树结构.该方法能有效减小连续查询时噪声叠加带来的查询精度下降的问题,相对于其他提高差分隐私查询精度的方法有更小的查询误差,并能适应不同密度环境的LBS位置查询服务.     

一种满足差分隐私的轨迹数据安全存储和发布方法

近些年基于位置服务的软件便利人们生活的同时,也带来了隐私泄露的风险.针对这一问题,提出一种基于噪声前缀树结构的轨迹数据发布方法.首先根据轨迹时空特性构建轨迹等价类,利用Hilbert曲线对轨迹位置点进行划分,得到划分区域的中心点,将得到的中心点聚合成新的轨迹,因此达到减少空间复杂度的目的.然后构建前缀树,并将聚合的轨迹位置点存入到前缀树中,可以有效地提高查询效率.最后为了保护节点中存储的敏感信息,利用等差隐私预算分配方式对前缀树节点中数据添加Laplace噪声,保证轨迹数据的安全性的同时也提高了数据可用性.通过真实数据集实验对比已有的方案,验证了所提出的算法在保证数据隐私性的同时,也提高了数据可用性.     

基于统计差分的轨迹隐私保护

随着车联网不断地发展,车联网为驾乘者提供便捷服务的同时,也带来了相应的隐私保护问题.轨迹数据发布将可能泄露用户位置隐私,从而危害用户人身安全;为改变已有差分隐私保护方法中添加随机噪音的弊端,提出一种基于统计差分隐私的轨迹隐私保护方法.车辆行驶轨迹具有Markov过程的特点,根据车辆轨迹的特征计算轨迹中位置节点敏感度;并根据位置敏感度,统计阈值和敏感度阈值添加适量Laplace噪音;使用平均相对误差评价轨迹数据的可用性大小.实验证实了基于统计差分隐私的轨迹隐私保护方法的可用性和有效性.     

效用优化的本地差分隐私集合数据频率估计机制

本地差分隐私具有不需要可信第三方、交互少、运行效率高等优点,近年来受到了广泛关注.然而,现有本地差分隐私集合数据频率估计机制未能考虑数据的隐私敏感度差异,将所有数据同等对待,这会对非敏感数据保护过强,导致估计结果准确度低.针对这一问题,定义了集合数据效用优化本地差分隐私(set-valued data utility-optimized local differential privacy, SULDP)模型,考虑了原始数据域同时包含敏感值和非敏感值的情况,在不减弱对敏感值保护的前提下,允许降低对非敏感值的保护.进一步,提出了符合SULDP模型的5种频率估计机制suGRR,suGRR-Sample,suRAP,suRAP-Sample和suWheel,理论分析证实,相对于现有的本地差分隐私机制,所提方案能够对敏感数据实现完全相同的保护效果,并通过降低非敏感数据的保护效果,实现了频率估计结果的准确度提升.最后,在真实和模拟数据集上评估了新的方案,实验结果证明了所提的5种机制能够有效降低估计误差,提升数据效用,其中suWheel机制表现最优.     

基于加权贝叶斯网络的隐私数据发布方法

数据发布中的隐私保护问题是目前信息安全领域的一个研究热点.如何有效地防止敏感隐私信息泄露已成为信息安全领域的重要课题.差分隐私保护技术是最新发展起来的隐私保护技术,它的最大优点是不对攻击者的背景知识做任何特定假设,该技术不但能为隐私数据发布提供强有力的安全防护,而且在实践中也得到了广泛应用.现有的差分隐私保护技术并不能全面有效地处理高维隐私数据的发布问题,虽然基于贝叶斯网络的隐私数据发布方法(PrivBayes)有效地处理了高维数据集转化为低维数据集的发布问题,但这种方法也存在一定的缺陷和不足.基于对贝叶斯网络的隐私数据发布方法的分析研究和改进优化,建立了加权贝叶斯网络隐私数据发布方法(加权PrivBayes),通过理论分析和实验评估,该方法不仅能保证原始隐私发布数据集的隐私安全性,同时又能大幅提升原始隐私发布数据集的数据精确性.     

ESA:一种新型的隐私保护框架

随着大数据驱动下智能技术的快速发展,大规模数据收集场景成为数据治理和隐私保护的主战场,本地化差分隐私技术作为该场景下的主流技术,被谷歌、苹果、微软等企业广泛使用.然而,该技术在用户本地对数据进行扰动,引入较多噪声,数据可用性较差.为实现可用性与隐私性兼顾的隐私保护方法,ESA(encode-shuffle-analyz...