随机响应技术的数据挖掘

随着数据挖掘技术的发展有关数据挖掘的个人隐私保护越来越受到关注.如何在保护隐私的情况下挖掘出有用的信息是近年来数据挖掘的研究趋势之一,为了保护个人隐私信息,我们首先对数据进行随机化的处理,然后在此基础上对数据进行分析,挖掘.本文介绍了隐私保护的发展原因,随机化处理方法及其它关于隐私保护数据挖掘的算法.     

数据挖掘中隐私保护的随机化处理方法

数据挖掘中主要的任务就是针对聚集数据的建模问题。目前数据挖掘中的个人隐私保护问题受到越来越多的重视和研究。为了保护个人隐私,我们首先对一些私有数据进行随机化处理,在此基础上再进行建模。本文介绍了隐私保护课题的发展、随机化处理方法的一般算法及隐私保护技术的发展前景。     

朴素贝叶斯分类中的隐私保护方法研究

数据挖掘中的隐私保护方法,试图在不精确访问原始数据详细信息的条件下,挖掘出准确的模式与规则.围绕着分类挖掘中的隐私保护问题展开研究,给出了一种基于数据处理和特征重构的朴素贝叶斯分类中的隐私保护方法.分别提出了一种针对枚举类型的隐私数据处理与特征重构方法--扩展的部分隐藏随机化回答(Extended Randomized Response with Partial Hiding,ERRPH)方法和一种针对数值类型的隐私数据处理与特征重构方法--转换的随机化回答(Transforming Randomized Response,TRR)方法,并在此基础上实现了一个完整的隐私保护的朴素贝叶斯分类算法.理论分析和实验结果均表明:朴素贝叶斯分类中基于ERRPH和TRR的隐私保护方法具有很好的隐私性、准确性、高效性和适用性.     

分组随机化隐私保护频繁模式挖掘

已有的隐私保护频繁模式挖掘随机化方法不考虑隐私保护需求差异性,对所有个体运用统一的随机化参数,实施同等的保护,无法满足个体对隐私的偏好.提出基于分组随机化的隐私保护频繁模式挖掘方法（grouping-based randomization for privacy preserving frequent pattern mining,简称GR-PPFM）.该方法根据不同个体的隐私保护要求进行分组,为每一组数据设置不同的隐私保护级别和与之相适应的随机化参数.在合成数据和真实数据中的实验结果表明：相对于统一单参数随机化mask,分组多参数随机化GR-PPFM不仅能够满足不同群体多样化的隐私保护需求,还能在整体隐私保护度相同情况下提高挖掘结果的准确性.     

一种有效的隐私保护关联规则挖掘方法

隐私保护是当前数据挖掘领域中一个十分重要的研究问题,其目标是要在不精确访问真实原始数据的条件下,得到准确的模型和分析结果.为了提高对隐私数据的保护程度和挖掘结果的准确性,提出一种有效的隐私保护关联规则挖掘方法.首先将数据干扰和查询限制这两种隐私保护的基本策略相结合,提出了一种新的数据随机处理方法,即部分隐藏的随机化回答(randomized response with partial hiding,简称RRPH)方法,以对原始数据进行变换和隐藏.然后以此为基础,针对经过RRPH方法处理后的数据,给出了一种简单而又高效的频繁项集生成算法,进而实现了隐私保护的关联规则挖掘.理论分析和实验结果均表明,基于RRPH的隐私保护关联规则挖掘方法具有很好的隐私性、准确性、高效性和适用性.     

一种基于最小选择度优先的多敏感属性个性化l-多样性算法

数据发布中的隐私保护技术一直是数据挖掘与信息安全领域关注的重要问题.目前大部分的研究都仅限于单敏感属性的隐私保护技术,而现实生活中存在着大量包含多敏感属性的数据信息.同时,随着个性需求的不断提出,隐私保护中的个性化服务越来越受研究者的关注.为了扩展单敏感属性数据的隐私保护技术以及满足个性化服务的需求问题,研究了数据发布过程中面向多敏感属性的个性化隐私保护方法.在单敏感属性l-多样性原则的基础上,引入基于值域等级划分的个性化定制方案,定义了多敏感属性个性化l-多样性模型,并提出了一种基于最小选择度优先的多敏感属性个性化l-多样性算法.实验结果表明:该方法不仅可以满足隐私个性化的需求,而且能有效地保护数据的隐私,减少信息的隐匿率,保证发布数据的可用性.     

隐私保护中随机化处理方法研究

对于隐私保护中的随机化处理方法,注意到它在于数据集属性变量之间存在的相关度较高时潜在的隐私泄露和性能方面的问题,提出一个模型将其进行一定的改进,使得随机化后的数据中能够在一定精度范围内建模原数据的统计特征或建立模型。     

网络用户行为的隐私保护数据挖掘方法

隐私保护的数据挖掘近年来已经为数据挖掘的研究热点,Web网站的服务器日志保存了用户访问页面的信息,如果不加以保护会导致用户隐私数据的泄漏。针对这个问题,讨论了在Web数据挖掘中用户行为的隐私保护问题,进而提出一种将Web服务器日志信息转换成关系数据表的方法,并通过随机化回答方法产生干扰数据表项中信息,再以此为基础,提供给数据使用者进行频繁项集以及强关联规则的发现算法,从而得到真实保密的网上购物篮商品间的关联规则。经实验证明,提出的Web使用挖掘中的隐私保护关联规则挖掘算法隐私性较好,具有一定的适用性。     

一种基于格的隐私保护聚类数据挖掘方法

由于云计算的诸多优势,用户倾向于将数据挖掘和数据分析等业务外包到专业的云服务提供商,然而随之而来的是用户的隐私不能得到保证.目前,众多学者关注云环境下敏感数据存储的隐私保护,而隐私保护数据分析的相关研究还比较少.但是如果仅仅为了保护数据隐私,而不对大数据进行挖掘分析,大数据也就失去了其潜在的巨大价值.本文提出了一种云计算环境下基于格的隐私保护数据发布方法,利用格加密构建隐私数据的安全同态运算方法,并且在此基础上实现了支持隐私保护的云端密文数据聚类分析数据挖掘服务.为保护用户数据隐私,用户将数据加密之后发布到云服务提供商,云服务提供商利用基于格的同态加密算法实现隐私保护的k-means、隐私保护层次聚类以及隐私保护DBSCAN数据挖掘服务,但云服务提供商并不能直接访问用户数据破坏用户隐私.与现有的隐私数据发布方法相比,论文的隐私数据发布基于格的最接近向量困难问题（CVP）和最短向量困难问题（SVP）,具有很高的安全性.同时算法有效保持了密文数据间距离的精确性,与现有研究相比挖掘结果也具有更高的精确性和可用性.论文对方法的安全性进行了理论分析并设计实验对提出的隐私保护数据挖掘方法效率进行评估,实验结果表明本文提出的基于格的隐私保护数据挖掘算法与现有的方法相比具有更高的数据分析精确性和更高的计算效率.     

差分隐私保护及其应用

数据发布与数据挖掘中的隐私保护问题是目前信息安全领域的一个研究热点.作为一种严格的和可证明的隐私定义,差分隐私近年来受到了极大关注并被广泛研究.文中分析了差分隐私保护模型相对于传统安全模型的优势,对差分隐私基础理论及其在数据发布与数据挖掘中的应用研究进行综述.在数据发布方面,介绍了各种交互式和非交互式的差分隐私保护发布方法,并着重从精确度和样本复杂度的角度对这些方法进行了比较.在数据挖掘方面,阐述了差分隐私保护数据挖掘算法在接口模式和完全访问模式下的实现方式,并对这些算法的执行性能进行了分析.最后,介绍了差分隐私保护在其它领域的应用,并展望未来的研究方向.     

(p,k)匿名数据集的增量更新算法

随着大数据时代的到来,数据数量呈指数形式增长,一次性发布所有的数据已无法满足实时掌握数据的需求,提出（p, k）匿名增量更新算法,动态更新匿名发布数据表。为避免数据动态更新时造成隐私泄露,算法利用加密技术对敏感属性进行保护,建立暂存表及临时表辅助待更新数据及时插入。（p, k）匿名增量更新算法改善了传统算法无法实时更新数据的问题,保证了数据的实时性,并利用加密技术增强了数据的隐私保护性。实验结果表明,（p, k）匿名增量更新算法在较少信息损失量以及较快更新速率的情况下,实现了数据实时更新的目标。     

边缘计算支持下的移动群智感知本地差分隐私保护机制

针对移动群智感知（MCS）中在用户数据提交阶段的隐私保护困难和因隐私保护造成成本增加的问题,基于本地差分隐私（LDP）保护原理设计出用户提交数据属性联合隐私保护的CS-MVP算法和用户提交数据属性独立隐私保护的CS-MAP算法。首先,基于属性关系构建用户提交数据的隐私性模型和任务数据的可用性模型,利用CS-MVP和CS-MAP算法解决隐私性约束下的可用性最大化问题;并且在边缘计算支持的MCS场景中,构建用户提交数据隐私保护下的三层MCS架构。理论分析证明了两个算法分别在数据属性联合隐私约束下和数据属性独立隐私约束下的最优性。实验结果表明,在相同隐私预算和数据量下,相较于LoPub和PrivKV,基于CS-MVP和CS-MAP算法的用户提交数据恢复正确感知数据的准确率分别平均提高了26.94%、84.34%和66.24%、144.14%。     

个性化(p,α,k)-匿名隐私保护算法

目前大多数个性化隐私保护算法,对敏感属性的保护方法可以分为两种:一种是对不同的敏感属性设置不同的阈值;另一种是泛化敏感属性,用泛化后的精度低的值取代原来的敏感属性值。两种方法匿名后的数据存在敏感信息泄露的风险或信息损失较大,以及数据可用性的问题。为此,提出个性化(p,α,k)匿名隐私保护算法,根据敏感属性的敏感等级,对等价类中各等级的敏感值采用不同的匿名方法,从而实现对敏感属性的个性化隐私保护。实验表明,该算法较其他个性化隐私保护算法有近似的时间代价,更低的信息损失。     

An efficient approach for publishing microdata for multiple sensitive attributes

The publication of microdata is pivotal for medical research purposes, data analysis and data mining. These published data contain a substantial amount of sensitive information, for example, a hospital may publish many sensitive attributes such as diseases, treatments and symptoms. The release of multiple sensitive attributes is not desirable because it puts the privacy of individuals at risk. The main vulnerability of such approach while releasing data is that if an adversary is successful in identifying a single sensitive attribute, then other sensitive attributes can be identified by co-relation. A whole variety of techniques such as SLOMS, SLAMSA and others already exist for the anonymization of multiple sensitive attributes; however, these techniques have their drawbacks when it comes to preserving privacy and ensuring data utility. The extant framework lacks in terms of preserving privacy for multiple sensitive attributes and ensuring data utility. We propose an efficient approach (p, k)-Angelization for the anonymization of multiple sensitive attributes. Our proposed approach protects the privacy of the individuals and yields promising results compared with currently used techniques in terms of utility. The (p, k)-Angelization approach not only preserves the privacy by eliminating the threat of background join and non-membership attacks but also reduces the information loss thus improving the utility of the released information.     

基于k-prototype聚类的差分隐私混合数据发布算法

差分隐私是一种提供强大隐私保护的模型。在非交互式框架下,数据管理者可发布采用差分隐私保护技术处理的数据集供研究人员进行挖掘分析。但是在数据发布过程中需要加入大量噪声,会破坏数据可用性。因此,提出了一种基于k-prototype聚类的差分隐私混合数据发布算法。首先改进k-prototype聚类算法,按数据类型的不同,对数值型属性和分类型属性分别选用不同的属性差异度计算方法,将混合数据集中更可能相关的记录分组,从而降低差分隐私敏感度;结合聚类中心值,采用差分隐私保护技术对数据记录进行处理保护,针对数值型属性使用Laplace机制,分类型属性使用指数机制;从差分隐私的概念及组合性质两方面对该算法进行隐私分析证明。实验结果表明:该算法能够有效提高数据可用性。     

基于多敏感属性分级的(αij,k,m)-匿名隐私保护方法

针对单敏感属性匿名化存在的局限性和关联攻击的危害问题,提出了基于贪心算法的（α_ij,k,m）-匿名模型。首先,该（α_ij,k,m）-匿名模型主要针对多敏感属性信息进行保护;然后,该模型为每个敏感属性的敏感值进行分级设置,有m个敏感属性就有m个分级表;其次,并为每个级别设置一个特定的α_ij;最后,设计了基于贪心策略的（α_ij,k,m）匿名化算法,采取局部最优方法,实现该模型的思想,提高了对数据的隐私保护程度,并从信息损失、执行时间、等价类敏感性距离三个方面对4个模型进行对比。实验结果证明,该模型虽然执行时间稍长,但信息损失量小,对数据的隐私保护程度高,能够抵制关联攻击,保护多敏感属性数据。     

动态数值敏感属性的数据隐私保护

目前动态数据的隐私保护引起了人们的广泛关注。m-invariance概念的提出,比较好地解决了动态类别敏感属性的数据隐私保护问题,但对于动态数值敏感属性却未取得任何进展。描述了动态数值敏感属性的数据隐私保护问题,提出了解决该问题的m-increment概念及其泛化算法,并通过实验数据说明了算法的实用性和效率。     

面向敏感值的层次化多源数据融合隐私保护

数据融合技术能够使用户得到更全面的数据以提供更有效的服务。然而现有的多源数据融合隐私保护模型没有考虑数据提供者的重要程度,以及数据不同属性和属性值的敏感度。针对上述问题,提出了一种面向敏感值层次化的隐私模型,该模型通过数据提供者对数据的匿名程度要求来设置数据属性以及属性值的敏感度以实现敏感值的个性化隐私保护。同时结合k-匿名隐私模型以及自顶向下特殊化TDS的思想提出了一种面向敏感值的多源数据融合隐私保护算法。实验表明,该算法既能实现数据的安全融合,又能获得更好的隐私保护。     

基于β重要度的数据隐含化

为权衡敏感或重要数据的公开及关键内容的隐含间的关系,提出一种基于变精度粗糙集模型中的β重要度和粒度原理的数据隐含方法,通过获取信息表中的重要属性,对次要属性的属性值进行扩展,从而使用户信息的粒度变粗,达到对信息表的数据隐含化效果。仿真实验结果表明,该方法是可行的。     

A conditional purpose-based access control model with dynamic roles

This paper presents a model for privacy preserving access control which is based on variety of purposes. Conditional purpose is applied along with allowed purpose and prohibited purpose in the model. It allows users using some data for certain purpose with conditions. The structure of conditional purpose-based access control model is defined and investigated through dynamic roles. Access purpose is verified in a dynamic behavior, based on subject attributes, context attributes and authorization policies. Intended purposes are dynamically associated with the requested data object during the access decision. An algorithm is developed to achieve the compliance computation between access purposes and intended purposes and is illustrated with Role-based access control (RBAC) in a dynamic manner to support conditional purpose-based access control. According to this model, more information from data providers can be extracted while at the same time assuring privacy that maximizes the usability of consumers’ data. It extends traditional access control models to a further coverage of privacy preserving in data mining atmosphere. The structure helps enterprises to circulate clear privacy promise, to collect and manage user preferences and consent.