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基于聚类的高效(K,L)-匿名隐私保护   总被引:1,自引:0,他引:1  
为防止发布数据中敏感信息泄露,提出一种基于聚类的匿名保护算法.分析易被忽略的准标识符对敏感属性的影响,利用改进的K-means聚类算法对数据进行敏感属性聚类,使类内数据更相似.考虑等价类内敏感属性的多样性,对待发布表使用(K,L)-匿名算法进行聚类.实验结果表明,与传统K-匿名算法相比,该算法在实现隐私保护的同时,数据信息损失较少,执行时间较短.  相似文献
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云计算环境下隐私需求的描述与检测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
云计算已经成为一种计算范型为用户提供服务,但其开放性、虚拟化和服务外包化的特点使得用户的隐私信息难以控制和保护。以描述逻辑为基础,提出了一种云计算环境下面向语义的隐私需求描述与检测方法。首先,对用户隐私需求与服务提供者的隐私策略进行描述;其次,对两者之间是否存在冲突进行检测,发现满足用户隐私需求的服务;最后,利用Protégé本体建模工具对用户的隐私需求和服务提供者的隐私策略进行建模,并利用Pellet推理机进行了实验,分别对本体模型中的概念进行一致性检测和对概念与逻辑公理之间的可满足性进行检验,从而证明了此检测方法的正确性与可行性。  相似文献
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基于节点分割的社交网络属性隐私保护   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
现有研究表明,社交网络中用户的社交结构信息和非敏感属性信息均会增加用户隐私属性泄露的风险.针对当前社交网络隐私属性匿名算法中存在的缺乏合理模型、属性分布特征扰动大、忽视社交结构和非敏感属性对敏感属性分布的影响等弱点,提出一种基于节点分割的隐私属性匿名算法.该算法通过分割节点的属性连接和社交连接,提高了节点的匿名性,降低了用户隐私属性泄露的风险.此外,量化了社交结构信息对属性分布的影响,根据属性相关程度进行节点的属性分割,能够很好地保持属性分布特征,保证数据可用性.实验结果表明,该算法能够在保证数据可用性的同时,有效抵抗隐私属性泄露.  相似文献
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分析了一个基于属性签名方案的安全缺陷,并改进了Li等人的基于属性签名方案,从而减少了签名计算代价和签名长度。在随机预言机模型下,利用CDH问题的困难性,证明了改进方案满足在适应性选择消息和断言下的不可伪造性。改进方案还满足签名者属性隐私安全。仿真实验结果表明,改进方案可以较好地应用于移动对等网络数据分发,以实现消息认证。  相似文献
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针对现有的多敏感属性数据发布方法中存在的隐私泄露问题,在分析多维桶分组方法的基础上,基于分解的思想,提出一种新的数据发布模型(l1,l2,…,ld)-uniqueness,同时给出相应的匿名算法。该算法考虑了等价组中敏感属性值的分布问题,对各个敏感属性单独处理,打破了敏感属性间一一对应的关系,可以抵御背景知识攻击和相似性攻击。理论分析和实验证明,该算法可以有效防止隐私泄露,增强数据发布的安全性。  相似文献
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