Implicit induction in conditional theories

We propose a new procedure for proof by induction in conditional theories where case analysis is simulated by term rewriting. This technique reduces considerably the number of variables of a conjecture to be considered for applying induction schemes. Our procedure is presented as a set of inference rules whose correctness has been formally proved. Moreover, when the axioms are ground convergent and the functions are completely defined, it is possible to apply the system for refuting conjectures. The procedure is even refutationally complete for conditional equations with Boolean preconditions over free constructors. The method is entirely implemented in the proverSPIKE. This system has solved interesting problems in a completely automatic way, that is, without interaction with the user and without ad hoc heuristics. It has also proved the challenging Gilbreath card trick, with only two easy lemmas.Preliminary versions of the results have been presented at the 13th International Joint Conference on Artificial Intelligence, Chambéry (France), 1993 (Bouhoula and Rusinowith, 1993).     

Distributions most nearly compatible with given families of conditional distributions

Consider a discrete bivariate random variable (X, Y) with possible values 1, 2, ...,I forX and 1, 2, ...J forY. Suppose that putative families of conditional distributions, forX given values ofY and ofY given values ofX, are available. After reviewing conditions for compatibiity of such conditional specifications of the distribution of (X, Y), attention is focussed on the incompatible case. The Kullback-Leibler information function is shown to provide a convenient measure of inconsistency. Using it, algorithms are provided for computing the joint distribution for (X, Y) that is least discrepant from the given inconsistent conditional specifications. Other discrepancy measures are briefly discussed.     

增强现实中的位置隐私保护

随着增强现实技术和基于位置服务（LBS）技术的发展,增强现实的应用也越来越广泛,LBS是增强现实的一个重要应用,用户位置隐私的泄漏是LBS用户的重要威胁,因此对用户位置隐私的管理就显得非常重要。论文首先分析用户位置隐私保护的重要性,接着介绍用户位置隐私泄露的类型,并分析和比较目前已有的用户位置隐私保护方法的优缺点,最后提出含有集中受信任的第三方模型的用户位置隐私保护方法,该方法优化了现有的用户位置隐私保护方法,可以有效地实现用户位置隐私的保护。     

基于分布式信息流控制的MapReduce隐私安全加强方案研究

随着信息技术的发展,分布式系统被广泛应用于金融、医疗等领域。其中以基于MapReduce的数据挖掘为代表的应用对隐私的保护往往有很高的要求。本文提出一个基于分布式信息流控制的MapReduce框架,用以保证MapReduce中信息的私密性和完整性,同时给出系统原型的实现。     

DCKPDP：改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法

当前混合属性数据发布中隐私保护方法大多存在隐私保护效果不佳或数据效用较差的问题,采用差分隐私与优化的k-prototype聚类方法相结合,提出改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法(DCKPDP)。为解决传统k-prototype聚类算法没有考虑不同数值型属性对聚类结果有较大影响的问题,利用信息熵为每个数值型属性添加属性权重;为解决聚类初始中心点人为规定或者由随机算法随机确定,导致聚类结果精确度不高的问题,结合数据对象的局部密度和高密度对聚类过程中初始中心点进行自适应选择;为解决数据信息泄露风险较高的问题,对聚类中心值进行差分隐私保护。实验结果表明,DCKPDP算法满足差分隐私保护所需的噪声量更小,数据的可用性更好。     

横向联邦学习中PCA差分隐私数据发布算法

为了让不同组织在保护本地敏感数据和降维后发布数据隐私的前提下,联合使用PCA进行降维和数据发布,提出横向联邦PCA差分隐私数据发布算法。引入随机种子联合协商方案,在各站点之间以较少通信代价生成相同随机噪声矩阵。提出本地噪声均分方案,将均分噪声加在本地协方差矩阵上。一方面,保护本地数据隐私;另一方面,减少了噪声添加量,并且达到与中心化差分隐私PCA算法相同的噪声水平。理论分析表明,该算法满足差分隐私,保证了本地数据和发布数据的隐私性,较同类算法噪声添加量降低。实验从隐私性和可用性角度评估该算法,证明该算法与同类算法相比具有更高的可用性。     

基于假位置选择的位置隐私脱敏算法

传统位置隐私脱敏技术容易遭受背景知识攻击和单点攻击,造成用户位置隐私泄露,危及其生命财产安全。针对此问题,提出了一种基于假位置选择的位置隐私脱敏算法DLPD（dummy location privacy desensitization）。首先,通过衡量位置敏感程度、实行偏移优化、过滤位置查询概率来构造假位置候选集;其次,改善位置分布筛选假位置;最终,构造安全匿名集实现位置隐私脱敏。实验证明,该算法增强了隐私保护强度,提高了隐私保护的有效性,同时,降低了开销,具有实用性。     

车联网隐私保护研究综述

车联网是一种通过在车辆、行人、路边单元等通信实体之间构建一个网络拓扑来提供高效、安全的信息服务的网络,车联网能够有效满足人们对交通环境日益增长的需求,但由于车联网具有移动性和开放性的特点,容易遭受攻击。在众多的威胁中,车联网用户的隐私泄露可能会造成不可弥补的损失,因此车联网的隐私保护被研究者广泛关注。针对车联网的隐私保护问题展开研究,根据车联网的体系结构总结出车联网需要具备的四个基本性质,并对现有的车联网攻击模型加以分析;通过对近些年车联网隐私保护方案的调查总结对现有研究中常用的方法加以归类,然后将车联网的隐私保护研究依照保护对象分为三类,并对各方案进行了分析评价。最后对现有研究的看法和面临的挑战进行了总结,给出了对未来研究的展望。     

基于车联网的隐私保护数据聚合研究综述

随着智能网联汽车的普及,用户数据的隐私问题成为了车联网发展中亟待解决的问题。针对车联网聚合方案的研究现状,对当前方案中存在的问题进行分析总结。首先,系统地介绍了车联网中主流系统模型和车联网中常见的攻击模型;其次,对当前国内外应用在车联网中的聚合方案的安全性、效率和优劣进行分析总结,分别从签名阶段聚合方案、用户数据收集和传输阶段聚合方案和云平台处理数据阶段聚合方案三方面对其进行讨论;最后,阐述了车联网聚合方案中存在的问题及解决方法,展望了车联网聚合方案未来的研究方向。     

考虑蓄水期弃水风险的水库长期发电调度方法

短期径流的大幅波动使得以平均径流为基础制定的水库长期调度方案面临较大弃水风险,是影响水库长期调度决策合理性的重要因素。本文考虑日尺度径流波动影响,提出一种蓄水期弃水风险量化方法,并建立了耦合弃水风险的水库长期发电调度模型。利用长系列日径流资料,结合风险最小蓄水规则,以不蓄弃水流量为指标量化蓄水期各月弃水风险;采用Copula函数构建月均入流与弃水风险的联合分布和条件概率分布,明晰了特定入流条件的风险置信区间;最后,将弃水风险以弃电损失函数融入优化模型,以获得更符合实际的长期调度方案。以澜沧江流域小湾水库为工程背景进行调度模拟分析,结果表明本文方法能够有效降低水库长期优化调度方案的弃水风险,有利于提高优化结果的可操作性,与传统方法相比,能够使多年平均弃水减少约4.76亿m³、发电量增加约1.15亿kW·h。