多维敏感属性隐私保护数据发布方法

在匿名数据发布中,当敏感属性为多维时,攻击者有可能能够获取一维或几维敏感属性信息,并且结合准标识符信息对其他敏感属性进行推理攻击。针对此问题提出（Dou-l）-匿名模型,更好地保护了敏感信息。基于多维桶和分解思想,提出（Dou-l）-匿名算法,使得即便攻击者掌握了部分敏感数据,仍然能较好地保护其他敏感属性数据的隐私安全性。实际数据实验证明,算法可以较好地均衡发布数据的安全性和可用性。     

面向个体和敏感属性值的匿名数据发布

针对目前数据发布方法不能有效处理不同个体隐私保护需求的问题,依据个体隐私自治的原则,从面向个体和敏感属性值角度,提出一个敏感数据发布的个性化匿名发布模型和基于泛化技术的启发式算法.通过Adult数据实验,验证了算法的可行性.与Basic Incognito和Mondrian相比,信息损失少,算法性能良好.     

支持信息共享的有效的安全数据发布算法

在许多数据共享的应用中,要求发布的共享信息可以保护个体的敏感信息,例如,患者的疾病、客户的信誉等级、雇员的工资等涉及个人隐私的信息.同时,另一些信息也需要被共享.文中考虑了数据发布应用中同时存在的信息保护与信息共享问题.攻击者能够使用发布的信息以很高的置信度推断出敏感数据的真实值.目的是防止在发布数据上利用关联规则进行数据推演.对攻击框架进行了形式化定义,并研究了复杂性问题.证明了计算安全的可发布数据表的计算复杂性为NP难.根据信息发布的要求对问题进行了分类,提出了相应的计算安全可发布数据表的算法.基于实际数据集的实验分析表明所提出的算法可以产生近似最多的发布数据,并且改善了现有算法的运算效率.     

一种面向聚类的隐私保护数据发布方法

隐私保护微数据发布技术可以在保护敏感数据隐私的同时,维持数据的可用性.但已有的多数发布方法都局限于类别属性数据集,发布后数据可用性以维持数据聚集查询可用性和频繁项集分析、分类挖掘可用性为主.针对数据挖掘领域另一重要任务--聚类分析,以及聚类分析中常处理的数值属性数据隐藏发布问题,提出隐藏算法NeSDO,算法对数据记录关于聚类可用性的特征进行分析,引入个性数据记录和共性数据记录的定义.采用合成数据替换扰动方法,为个性数据记录定义相应的正邻域记录集和负邻域记录集.对共性数据记录用其k最近邻域数据记录的均值替换;对个性数据记录分别采用其正邻域记录集或负邻域记录集内记录的均值进行置换,实现隐藏处理.理论分析和实验结果表明,算法NeSDO能够较好地保护敏感数值不泄露,同时能够有效保持发布后数据的聚类可用性.     

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。     

数据发布中基于模糊集的隐私保护研究

隐私保护数据发布是近年来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。基于模糊集的隐私保护模型,文中方法首先计算训练样本数据的先验概率,然后通过将单个敏感属性和两个相关联属性基于贝叶斯分类泛化实现隐私保护。通过实验验证基于模糊集的隐私保护模型(Fuzzy k-匿名)比经典隐私保护k-匿名模型具有更高的效率,隐私保护度高,数据可用性强。     

一种面向聚类的对数螺线数据扰动方法

面向挖掘应用的隐私保护数据发布要求对数据集进行隐藏的同时维持数据的挖掘可用性,数据扰动是解决该问题的有效方法.现有的面向聚类的数据扰动方法难以兼顾原始数据个体隐私和维持数据聚类可用性,对此提出了一种基于对数螺线的隐私保护数据干扰方法.通过构建面向聚类的隐私保护数据扰动模型,利用对数螺线对原始数据进行扰动隐藏,维持原始数据的k邻域关系稳定,实现数据集聚类可用性的有效维护;进一步提出多重对数螺线扰动的策略,提高隐私保护强度.理论分析和实验结果表明:文中方法能够有效地避免数据隐私泄露,同时维持数据的聚类可用性.     

基于聚类结构编码的差分隐私异构数据发布

针对异构数据发布的隐私保护以及数据挖掘泛化性问题，提出一种用于聚类分析的异构数据差分隐私发布方案。为了解决处理隐私信息后缺乏正确引导的问题，将原始数据分组为集群，并利用集群标签对数据的集群结构进行编码，还为异构数据定制了一个同时考虑关系属性和集值属性的距离度量集群。在保留集群结构的同时迭代地概括原始数据。进一步在原始数据中加入噪声从而满足ε-差分隐私的要求。在满足差分隐私原则的前提下，提出一种同时处理关系数据和集值数据的不确定性算法，不同类型的数据以类似的方式进行匿名化。通过实验验证了该方法能够有效解决异构数据发布问题。     

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。     

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。     

数据仓库的填充与访问

数据仓库是连接底层数据源与上层应用的枢纽。该文介绍了数据仓库的填充(与数据源的连接)和数据仓库的访问(与应用界面的连接)技术,包括与数据库数据源和非数据库数据源的连接以及采用组件工具访问数据仓库的方式和实现方法。     

平行数据:从大数据到数据智能*

为了解决实际问题,大数据分析处理系统需要获取数据,然而实际场景中收集到的实际数据通常不完备.另外,大多数问题的解决方案通常是由问题引导或者仅仅进行数据分析,运行参数调整和设定带有较大的盲目性,难以达到应用的智能性.为此,文中提出平行数据的概念和框架,根据实际数据经计算实验产生真正的虚拟大数据,结合默顿定律,以期待的解决方案与问题进行广义对偶,引导大数据聚焦到实际问题.实际数据与虚拟数据动态互动,平行演化,形成一个虚实相生、数据动态变化的过程,最终使数据具备智能,进而解决未知的问题.平行数据不但是一种数据表示形式,更是一种数据演化机制与方式,其特色是虚实互动,所有数据的动力学轨迹构成了数据动力学系统.平行数据为数据处理、表示、挖掘和应用提供了一个新的范式.     

数据处理中的数据交换问题

为有效地解决实际问题,可能要使不同语言进行混合编程,这样就涉及到数据的传递和不同类型的数据文件之间的转换,这里讨论几种常用数据交换问题。     

数据仓库中的数据提取

数据仓库的思想和工具在企业中得到了越来越广泛的体现和应用,在当前典型的数据仓库应用中,数据仓库的填充或者说数据的提取,转换和加载是设计人员遇到的最大挑战之一,预计在数据仓库的设计过程中,80％的努力都将用于此过程。该文从工程角度介绍了数据提取、转换和加载的过程和实现方式,并介绍了4种可灵活应用的数据提取方法。     

数据仓库和数据挖掘

Making a business decision using data from severaldifferent enterprise databases can be complicated. Data warehousesconsolidate data into a central repository and give you the OLAP toolsnecessary to retrieve data pertinent to the solution.DefinitionA data warehouse is used to consolidate this data into a central storeand to arrange it to make analysis easier, which means the data is lessnormalized than your traditional application database. Data is typicallytransferred in batch to the centra…     

基于数据抽取器实现数据挖掘

通过定义ＳＯＬ数据挖掘抽取器,设计了数据挖掘算法和数据库管理系统的接口的框架体系。并通过一个常用的数据挖掘算法简单贝叶斯算法说明了这种标准的ＳＯＬ数据挖掘抽取器的适用性。     

数据仓库中数据质量控制研究

随着数据仓库的深入应用,数据质量问题成为关系到数据仓库建设成败和数据能否有效应用的重要关键问题。该文首先讨论数据仓库环境下存在的数据质量问题以及保证数据质量的重要性,然后提出数据质量的度量和评价指标,最后给出了数据仓库实施和运行过程中数据质量控制的数据质量成熟度模型和保证仓库数据质量的方法。     

数据转换过程的串行化方法

随着数据仓库和数据集成的发展,数据清洗的工作越来越多,用户在进行数据清洗时需要对数据的内容进行多次处理。在设计清洗的建模过程中,用户可能对同一个数据进行多次的清洗和转换处理,由于步骤多,用户往往不知道清洗和转换步骤出现错误。该文对前述问题进行论述,并针对这种清洗和转换处理中的赋值冲突和范围冲突提出解决方法。     

面向客户数据仓库的数据集成方法

数据集成问题是建立数据仓库过程中的重要问题之一，而客户资料又是其中最难以集成的数据，对于该问题目前还没有一个很好的解决方法。我们总结在实际实践中取得的经验，提出了一套切实可行的解决方案，同时兼顾了集成效率和准确率两方面因素，实际应用效果比较理想。     

数据仓库中基于模糊数据的数据立方体设计

数据仓库中的维数据或度量数据都是确定的,其多维分析也是基于确定数据展开的。在现实中,由于环境的复杂与不确定性,常常需要对模糊数据进行多维分析。文章利用隶属度函数实现确定数据的模糊化,形成基于模糊数据的数据立方体,用以展开多维分析。