基于聚类匿名化的差分隐私保护数据发布方法

基于匿名化技术的理论基础,采用DBSCAN聚类算法对数据记录进行聚类,实现将个体记录匿名化隐藏于一组记录中。为提高隐私保护程度,对匿名化划分的数据添加拉普拉斯噪声,扰动个体数据真实值,以实现差分隐私保护模型的要求。通过聚类,分化查询函数敏感性,提高数据可用性。对算法隐私性进行证明,并实验说明发布数据的可用性。     

K-匿名隐私保护相关技术的研究

在数据发布领域,k-匿名技术是一种简单有效的隐私数据保护技术。因此国内外专家学者们对匿名化技术开展了广泛深入的研究工作以寻求防止或减少隐私泄露的有效方法。本文根据已有的一些研究结论,阐述了匿名化技术的一般概念、匿名化原则、匿名化方法和匿名化度量等方面,并且介绍了两种经典的匿名化算法。     

面向数字图书馆用户隐私保护的匿名发布方法

针对数字图书馆用户隐私保护问题,提出了一种基于图聚类匿名发布的敏感数据保护方法。该方法将数字图书馆用户数据建模为属性图,利用结构相似性和属性相似性对属性图中节点进行聚类,并将类簇中的节点信息进行匿名化处理,实现了用户数据的匿名化保护。实验结果表明,该方法在实现用户数据匿名保护的同时,有效减少了信息损失,提高了计算效率。     

个人移动数据收集中的多维轨迹匿名方法

在情景感知位置服务中,移动互联网络的开放性使得个人移动数据面临巨大的安全风险,移动数据的时空关联特性对个人数据的隐私保护提出重大挑战.针对基于时空关联的背景知识攻击,本文提出了一种多维的轨迹匿名隐私保护方法.该方法在匿名轨迹数据收集系统的基础上,基于多用户协作的隐私保护模式,通过时间匿名和空间匿名算法,实现用户的隐私保护.实验结果表明,该方法可以有效的对抗基于位置和移动方式的背景知识攻击,满足了k-匿名的隐私保护要求.     

基于k-模糊匿名的隐私保护

在发布数据的隐私保护过程中,准标识符和敏感属性信息是隐私保护的主要内容。但无论是K-匿名还是基于模糊集的隐私保护方法,都不能有效地对准标识符和敏感属性信息进行保护。针对上述问题,提出了新型的K-模糊匿名隐私保护算法。并通过实验进行了验证,相比于其它两种方法,基于k-模糊匿名的隐私保护方法能更有效保护准标识符和敏感属性信息,信息损失更少,发布数据的可用性更好。     

面向数据发布的隐私保护技术研究

数据发布中仅采用删除个人身份标识的方法无法保证个人隐私信息的安全,论文分析总结了单敏感属性和多敏感属性情况下常用的匿名模型及匿名化方法,以促进在隐私保护方面有更进一步的研究。     

F-Seeker：基于重匿名的粒度化好友搜索架构

针对社交网络中好友检索服务的隐私保护问题,本文提出一种基于重匿名技术的粒度化好友搜索架构F-Seeker．对用户发布的位置信息采用增强的k匿名策略—（k,m,e）-匿名,用以防止“好奇”的搜索服务提供方对用户隐私的推测．在处理好友搜索服务过程中,由服务提供方根据粒度化的可视策略对数据实施重匿名,实现了对用户位置信息粒度化的访问控制．此外,文中对发布数据采用Z序编码并在搜索过程中通过运用剪枝策略提高搜索效率．实验结果表明,文中提出的匿名策略在保护用户隐私的同时并没有大幅度地增加计算开销．     

数据匿名化的法律规制

数据匿名化是兼顾隐私保护与数据利用的有效手段。随着大数据、数据开放运动的发展,数据匿名化的法律问题受到更多关注。文章从法律视角对匿名化数据的概念、认定的法律标准以及数据匿名化处理过程中应当遵循的法律规范进行了系统性论述,提出匿名化区别于假名数据,对不可识别性有着更高的要求。对数据进行匿名化处理的机构,以及接收匿名化数据的第三方(在一般情形下),均不能实现数据的身份再识别。为此,采取匿名化处理的机构应当在事前、事中、事后的整个周期采取必要的技术手段、合同机制以及IT审计等方式保障数据真正实现匿名化。     

一种增强的个性化匿名隐私保护模型

匿名模型是近年来隐私保护研究的热点技术之一,主要研究如何在数据发布中避免敏感数据的泄露,又能保证数据发布的高效用性.提出了一种个性化（α[s],l）-多样k-匿名模型,该方法将敏感属性泛化成泛化树,根据数据发布中隐私保护的具体要求,给各结点设置不同的α约束,发布符合个性化匿名模型的数据.该方法在保护隐私的同时进一步提高信息的个性化要求.实验结果表明,该方法提高了信息的有效性,具有很高的实用性.     

一种增强的个性化匿名隐私保护模型改进

隐私保护是信息安全的重要研究方向,为了提高隐私保护能力,提出一种基于椭圆曲线同态加密的增强性个性化匿名隐私保护模型。采用K-匿名编码方法进行隐私保护信息的编码设计,构建加密密钥,结合分段线性混沌映射方法进行隐私保护模型的算术编码设计,采用椭圆曲线同态加密算法进行个性化匿名隐私保护增强设计,提高信息加密的深度,实现隐私保护优化。仿真结果表明,采用该方法进行隐私保护信息加密和隐私保护抗攻击能力较强,信息泄露的风险大大降低。