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1.
社会网络数据发布隐私保护技术综述   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
刘向宇  王斌  杨晓春 《软件学报》2014,25(3):576-590
对社会网络隐私保护的研究现状与进展进行了阐述.首先介绍了社会网络隐私保护问题的研究背景,进而从社会网络中的隐私、攻击者背景知识、社会网络数据隐私保护技术、数据可用性与实验测评等方面对当前研究工作进行了细致的分类归纳和分析,指出了当前社会网络隐私保护的不足以及不同隐私保护技术间的对比和优缺点,并对未来需要深入研究的方向进行了展望.对社会网络数据隐私保护研究的主流方法和前沿进展进行了概括、比较和分析.  相似文献
2.
位置隐私保护技术研究进展   总被引:3,自引:3,他引:2  
移动通信和移动定位技术的快速发展促进了一个新的研究领域--基于位置的服务(LBSs).基于位置的数据的隐私保护已经成为基于位置的服务中的研究热点.在基于位置的服务被广泛使用的今天,位置隐私保护的重要性已经被充分地认识到.位置k-匿名[25] 是最早提出的用来保护位置隐私的技术,它是在用于保护关系数据记录隐私的k-匿名方法的基础上扩展而来的.目前,关于基于位置服务中的隐私保护的研究已经取得了一定的成果.然而,在基于位置的服务中,服务的质量与用户的隐私是一对矛盾,如何更好地平衡两者之间的矛盾也是研究的重点.另一方面,对用户的隐私进行保护而引发的一系列问题将对服务器处理能力提出新的挑战,例如如何对服务器端的不确定数据进行高效的查询处理等.因此,基于位置服务中的位置隐私保护不仅仅只关注如何保护用户的隐私,还需要关注隐私保护带来的一系列相关问题.本文初步讨论了当前位置隐私保护的方法及有待解决的问题.  相似文献
3.
一种有效的隐私保护关联规则挖掘方法   总被引:3,自引:3,他引:23  
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.  相似文献
4.
面向数据库应用的隐私保护研究综述   总被引:3,自引:3,他引:31  
随着数据挖掘和数据发布等数据库应用的出现与发展,如何保护隐私数据和防止敏感信息泄露成为当前面临的重大挑战.隐私保护技术需要在保护数据隐私的同时不影响数据应用.根据采用技术的不同,出现了数据失真、数据加密、限制发布等隐私保护技术.文中对隐私保护领域已有研究成果进行了总结,对各类隐私保护技术的基本原理、特点进行了阐述,还详细介绍了各类技术的典型应用,并重点介绍了当前该领域的研究热点:基于数据匿名化的隐私保护技术.在对已有技术深入对比分析的基础上,指出了隐私保护技术的未来发展方向.  相似文献
5.
数据发布中的隐私保护研究综述*   总被引:3,自引:3,他引:2  
如何在发布涉及个人隐私的数据时保证敏感信息不泄露,同时又能最大程度地提高发布数据的效用,是隐私保护中面临的重大挑战。近年来国内外学者对数据发布中的隐私保护(privacy-preserving data publishing,PPDP)进行了大量研究,适时地对研究成果进行总结,能够明确研究方向。对数据发布领域的隐私保护成果进行了总结,介绍了常用的隐私保护模型和技术、隐私度量标准和算法,重点阐述了PPDP在不同场景中的应用,指出了PPDP可能的研究课题和应用前景。  相似文献
6.
个性化推荐系统隐私保护策略研究进展   总被引:2,自引:2,他引:0  
个性化推荐系统能较好地帮助用户获得个人所需的信息,但它要获得好的推荐效果,需要收集大量的用户个人信息;这些信息可能泄露个人隐私,用户会因对隐私泄露的担心而放弃对推荐系统的信任,所以大量的研究集中于如何在获得高效推荐的同时保护用户的个人隐私。主要就个性化推荐系统中使用的隐私保护技术进行了综述,在给出了隐私和隐私保护定义的同时讨论了隐私保护的相关技术,包括隐私策略描述语言和目前使用的隐私保护技术。最后尝试给出了今后的研究重点和方向。  相似文献
7.
时空众包数据管理技术研究综述   总被引:2,自引:2,他引:0  
近年来,众包为传统数据管理提供了一种通过汇聚群体智慧求解问题的新模式,并成为当前数据库领域的研究热点之一.特别是随着移动互联网技术与共享经济模式的快速发展,众包技术已融入到各类具有时空数据的应用场景中,例如各类O2O(Online-To-Offline)应用,实时交通监控与动态物流管理等.简言之,这种应用众包技术处理时空数据的方式称为时空众包数据管理.本文对近期在时空众包数据管理方面的研究工作进行综述,首先阐述了时空众包的概念,解释了其与传统众包技术的关系,并介绍了各类典型的时空众包应用;随后描述了时空众包应用平台的工作流程及其任务特点;然后讨论了时空众包数据管理的三项核心研究问题和三类应用技术.最后,本文总结了时空众包数据管理技术的研究现状并展望了其未来潜在研究方向,为相关研究人员提供有价值的参考.  相似文献
8.
轨迹大数据:数据处理关键技术研究综述   总被引:2,自引:2,他引:0  
高强  张凤荔  王瑞锦  周帆 《软件学报》2017,28(4):959-992
大数据时代下移动互联网发展与移动终端的普及形成了海量移动对象轨迹数据.轨迹数据含有丰富的时空特征信息,通过轨迹数据处理技术可以挖掘人类活动规律与行为特征、城市车辆移动特征、大气环境变化规律等信息.海量的轨迹数据也潜在性地暴露移动对象行为特征、兴趣爱好和社会习惯等隐私信息,攻击者可以根据轨迹数据挖掘出移动对象的活动场景、位置等属性信息.另外,量子计算因其强大的存储和计算能力成为大数据挖掘重要的理论研究方向,用量子计算技术处理轨迹大数据可以使一些复杂的问题得到解决并实现更高的效率.本文对轨迹大数据中数据处理关键技术进行综述.首先,介绍轨迹数据概念和特征,并且总结了轨迹数据预处理方法包括噪声滤波、轨迹压缩等.其次,归纳轨迹索引与查询技术,以及轨迹数据挖掘已有的研究成果包括模式挖掘、轨迹分类等.总结了轨迹数据隐私保护技术基本原理和特点,介绍了轨迹大数据支撑技术如处理框架、数据可视化.本文也讨论了轨迹数据处理中应用量子计算的可能方式,并且介绍了目前轨迹数据处理中所使用的核心算法所对应的量子算法实现.最后,对轨迹数据处理面临的挑战与未来研究方向进行了总结与展望.  相似文献
9.
分布式隐私保护数据挖掘研究*   总被引:2,自引:2,他引:0  
隐私保护挖掘是近年来数据挖掘领域的热点之一,主要研究在避免敏感数据泄露的同时在数据中挖掘出潜在的知识。实际应用中,大量的数据分别存放在多个站点,因此分布式隐私保护数据挖掘(distributed privacy preserving data mining, DPPDM)的研究更具有实际意义。对该领域的研究进行了详细的阐述,比较了各种方法的优缺点,对现有方法进行了分类和总结,最后指出了该领域未来的研究方向。  相似文献
10.
一种隐私保护关联规则挖掘的混合算法*   总被引:2,自引:2,他引:1  
针对现有的隐私保护关联规则挖掘算法无法满足效率与精度之间较好的折中问题,提出了一种基于安全多方计算与随机干扰相结合的混合算法。算法基于半诚实模型,首先使用项集随机干扰矩阵对各个分布站点的数据进行变换和隐藏,然后提出一种方法恢复项集的全局支持数。由于采用的是对项集进行干扰,克服了传统方法由于独立地干扰每个项而破坏项之间相关性,导致恢复精度下降的缺陷。将小于阈值的项集进行剪枝,再使用安全多方计算在剪枝后的空间中精确找出全局频繁项集,进而生成全局关联规则。实验表明,该算法在保持隐私度的情况下,能够获得精度和效率之间较好的折中。  相似文献
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