数据发布中面向多敏感属性的隐私保护方法

现有的隐私数据发布技术通常关注单敏感属性数据,直接应用于多敏感属性数据会导致大量隐私信息的泄漏.文中首次对多敏感属性数据发布问题进行详细研究,继承了基于有损连接对隐私数据进行保护的思想,提出了针对多敏感属性隐私数据发布的多维桶分组技术——MSB(Multi-Sensitive Bucketization).为了避免高复杂性的穷举方法,首先提出3种不同的线性时间的贪心算法:最大桶优先算法(MBF)、最大单维容量优先算法(MSDCF)和最大多维容量优先算法(MMDCF).另外,针对实际应用中发布数据的重要性差异,提出加权多维桶分组技术.实际数据集上的大量实验结果表明,所提出的前3种算法的附加信息损失度为0.04,而隐匿率都低于0.06.加权多维桶分组技术对数据拥有者定义的重要信息的可发布性达到70%以上.     

智能电网用户侧信息隐私保护方法的研究与应用*

在智能电网的不断建设和发展过程中积累了大量的基础用电数据,这些数据不仅具有海量、高频、分散等特点,是时空、动态、关系等性质复杂的数据,而且数据之间存在关联性和相似性。因此,传统的隐私保护方法对电力数据保护会有较大的信息损失,时间损耗,基于数据分类处理的思想,提出支持多属性泛化的随机化的隐私保护方法对电力信息数据进行分级保护,将准标识符属性按照自底向上支持多属性泛化的算法处理,敏感属性进行随机化算法处理,生成保护后的新数据表。通过与广泛应用的MBF算法,GASCG算法进行实验比较得出结论,该方法可以极大的提高隐私保护的效率降低个人信息的损失并且数据的效用性大大提高。     

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。     

基于最大叶子子树优先策略的多敏感属性保护方法

首先将多敏感属性隐私保护问题转化为多敏感属性L-多样性问题,然后给出了多敏感属性树构造方法及最大叶子子树优先策略,在此基础上提出了一个多敏感属性保护算法。最后,通过实验对算法进行了验证和分析。结果表明,该方法能有效地保护数据隐私,减少信息泄露。     

抵制多敏感属性关联攻击的(l,m)-多样性模型

现有的微数据发布隐私保护匿名模型均没有考虑敏感属性间的关联关系,不能抵制基于敏感属性间关系的攻击.为此,论文提出抵制敏感属性关联攻击的(l,m)-多样性模型,该模型要求匿名数据的每个等价类中,每维敏感属性上多样性至少为l,并且当某一敏感值从等价类中删除后,该等价类剩下的敏感值仍满足(l-1,m)-多样性.本文也提出了实现(l,m)-多样性的两个算法-BottomUp算法和TopDown算法.实验表明,所提出的算法均能实现面向多敏感属性的(l,m)-多样性模型,有效保护多敏感属性微数据的个体隐私.     

数据发布中面向多敏感属性的隐私保护技术*

针对多敏感属性数据发布中存在的隐私泄露问题,在分析多维桶分组技术的基础上,继承了基于有损连接对隐私数据进行保护的思想,提出了一种(g,l)-分组方法,首先对多敏感属性根据各自的敏感度进行分组,然后将分组数作为多维桶的各个维的维数。同时还给出了2种不同的线性时间的分组算法：一般(g,l)-分组算法(GGLG)和最大敏感度优先算法(MSF)。实际数据集上的大量实验结果表明,该方法可以明显地减少隐私泄露,增强数据发布的安全性。