隐私保护的数据发布研究

随着信息技术的发展,个人隐私泄露成为日益严重的问题,因此迫切需要研究防止数据发布中个人隐私的泄露。为此,许多研究者提出不同的方法用以实现隐私保护的数据发布。为总结前人工作,介绍了隐私保护数据发布技术的研究意义和发展历程,阐述了本领域研究过程中的背景攻击模型和隐私模型,深入分析了用已有的概化/隐匿方法和聚类方法实现匿名数据发布技术,总结了匿名质量有关的信息度量标准,同时探讨了数据更新引起的增量数据发布方法和高维数据、移动数据的发布,最后归纳了目前研究中的问题并展望了本领域进一步的研究趋势。     

大数据隐私动态防护框架

大数据创造经济和社会效益的同时,也为隐私保护以及数据安全带来前所未有的风险。目前,隐私已经成为大数据应用领域亟待突破的难题,本文分析了隐私保护的现状与挑战,提出了一个以数据为核心的、全生命周期的、系统性的隐私动态防护技术框架,以降低大数据应用实践中的泄露风险,探索行之有效的隐私管理解决方案。     

差分隐私流数据自适应发布算法

当前,许多实际应用需要持续地对流数据进行发布,现有关于单条流数据的差分隐私发布研究大多考虑区间的累和发布,而现实应用中往往需要对发布流数据进行任意区间计数查询,同时,用户查询往往存在特定规律,可针对历史查询进行自适应统计与分析,提高发布数据可用性.为此,提出一个基于历史查询的差分隐私流数据自适应发布算法HQ_DPSAP.算法HQ_DPSAP首先结合流数据的特性,利用滑动窗口机制动态构建窗口内流数据对应的差分隐私区间树,而后进一步分析与计算树节点的覆盖概率;接着自底向上计算隐私分配参数,再自顶向下分配隐私预算,并据此对树节点进行异方差加噪;最后根据历史查询规律自适应调整树节点的隐私预算与树结构参数,以实现流数据的自适应发布.实验对算法HQ_DPSAP的可行性及有效性进行比较分析,结果表明：算法HQ_DPSAP可有效支持任意区间计数查询,且具有较低的查询均方误差和较高的算法执行效率.     

数据多次发布的隐私保护研究进展

数据发布的隐私保护研究主要分为两类:数据单次发布和数据多次发布.目前,数据单次发布的隐私保护研究已经趋于完善.但是在真实的世界中,待发布的数据通常是动态变化的,数据多次发布的隐私保护是目前该领域的研究热点.对数据多次发布的隐私保护研究成果进行了总结,介绍了关系数据和社会网络数据的隐私保护模型,深入地分析了现有的关系数据和社会网络数据多次发布的各种方法,并指明了该领域的未来研究方向.     

美国NSA发布《限制位置数据暴露》指南浅议

2020年6月,最为严重、规模最大的一次数据泄漏是台湾地区2000万个人数据泄漏,这震惊了网络安全界,数据泄露成为2020最为热议的话题.而就在两月后,美国国家安全局则发布《限制位置数据暴露》指南,以指导如何降低安全风险.本文对该指南的发布背景给以分析,对其重点内容进行解读,并提出一些相应的思考.     

面向医疗数据的AUR-Tree差分隐私数据发布算法

随着医学技术的进步和大数据时代的到来,在数据发布时如何对患者就诊记录中的敏感信息进行隐私保护成为当前的研究热点。针对医疗大数据在发布过程中隐私保护问题,提出了基于属性效用值排序法AUR-Tree（attribute utility value ranking-tree）差分隐私数据发布算法。该算法用属性效用值排序法衡量准标识属性对敏感属性的影响程度,以此作为迭代分割的度量依据,采用基于泛化的自顶向下迭代分割分类树技术,通过类等差法合理的分配隐私预算从而实现在医疗数据发布过程中的隐私保护。实验结果表明：该算法在极大地提高了数据的安全性、有效性和可用性的前提下,还保留了后续数据挖掘的价值。     

美国与欧盟就保护电子隐私达成一致

美国和欧盟日前就保护电子个人数据隐私达成一致,从而扫清了阻止美国和欧洲通过互联网发展电子商务的一大障碍。新协议将适用于开展互联网电子商务的企业。 自从欧盟在1998年10月通过立法,宣布禁止美国在线、贝尔.大西洋公司等美国企业横跨大西洋发送消费者的个人数据以来,美国和欧盟就一直在数据隐私问题上争论不休。     

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。     

数据发布中的个性化隐私匿名技术研究

个性化隐私保护是目前数据发布中隐私泄露控制技术研究的热点问题之一。对这方面的研究现状进行综述。首先,在分析不同类型个性化服务需求的基础上,建立相应的个性化隐私匿名模型;其次,根据采用技术的不同,对已有的个性化隐私保护匿名技术进行总结,并对各类技术的基本原理、特性进行概括性的阐述。同时,根据算法所采用信息度量的差异,给出现有个性化隐私度量的方法与标准。最后,在对比分析已有研究的基础上,总结全文并展望了个性化隐私保护匿名技术的进一步研究方向。     

数据发布中的隐私保护研究综述*

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。     

基于差分隐私的数据世系发布方法

数据世系描述数据产生、演化的机理和流程,对数据质量评估、数据恢复、数据分析有重要意义.伴随着数据共享的日益深化,对数据世系的主要表现结构世系工作流进行共享的需求也日益迫切.世系工作流中包含的节点模块,以及节点间的时序关系可能涉及数据所有者的隐私,对其进行共享不可避免地会带来隐私保护问题.已有研究侧重世系工作流局部映射关系的维持,对世系工作流可用性的重要表现--工作流时序约束关系维持效果较弱;也缺少对工作流相邻节点有向度分布隐私的保护.针对上述问题,引入输入/输出度序列(Input and Output Degree Sequence with Scale i,IO-iD)模型,在描述世系工作流节点度分布的同时,兼顾对工作流方向特性的提取;提出Previous-Next时序序列结构,描述工作流中节点与其邻接节点的子结构特征;在此基础上,提出基于差分隐私的隐私保护世系工作流发布算法DpriPP,实现弱背景知识依赖的隐私保护世系工作流发布与工作流时序依赖关系可用性的有效维持.理论分析和实验结果表明,所提算法在保护世系工作流局部相邻节点有向度分布隐私的同时,能有效维持世系工作流节点局部与整体时序依赖关系的可用性.     

社会网络数据发布隐私保护技术综述

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.     

图数据连续发布中的隐私保护方法

随着互联网技术的发展和智能终端的普及,社交网络中产生了大量用户隐私数据,公开发布社交网络数据将提高用户隐私泄露的风险,需要对数据进行匿名化处理然后进行发布。传统社交网络k度匿名方法在图数据连续发布中的匿名方式,存在大量冗余计算及无法抵抗度时序推理攻击的问题,为此,提出一种连续发布图数据的改进k度匿名算法。通过定义度时序矩阵来一次性地构建满足k匿名性要求的k度时序矩阵,在k度时序矩阵的基础上提取不同时刻的k度向量,将其作为时刻图的匿名向量,通过图修改方法对前一时刻的匿名图进行处理,得到后续一系列的匿名图版本,从而缩短每一次重新匿名所消耗的时间,同时抵抗基于度变化实现的度时序背景知识攻击。在真实社交网络数据集上进行实验,结果表明,相对kDA算法,该算法的总体运行效率以及网络结构属性可用性均较优。     

差分隐私的高维数据发布研究综述

大数据时代的到来,使得信息量暴增的同时,数据维度也呈现几何式增长。在保护用户隐私的前提下,如何充分挖掘高维数据的可用信息,成为了大数据发布领域的研究热点和难点。差分隐私作为一种强大的隐私保护模型,被越来越多地应用到高维数据发布中。本文归纳了差分隐私及其相关方法在高维数据发布的应用,重点分析了差分隐私和特征降维、特征抽取、贝叶斯网络、树模型以及最新提出的粗糙集和随机投影等方法在高维数据发布中结合应用的优缺点,梳理了各个方法在高维数据方面的应用和对比,最后对未来差分隐私在高维数据发布中的应用方向进行了展望。     

动态社会网络数据发布隐私保护方法

社会网络数据发布具有动态性与不安全性,为避免使用不同时刻的社会网络数据进行关联攻击,兼顾节点属性多样性,提出了一种动态社会网络数据发布隐私保护方法。首先,根据匿名规则进行节点聚类,求解当前时刻的匿名图,保证同一个匿名集中节点属性多样性最大的前提下,数据发布后的节点属性与边的泄露概率均小于1/k。然后,生成相邻时刻数据关系图的差集,结合当前时刻的匿名图,删除前序时刻不存在的节点与边,逆向更新已发布数据,保证不同时刻下的匿名图具有相似的图结构,抵御关联攻击。最后,采用新浪微博数据和邮件往来数据进行实验验证,对所提方法的安全性和可用性进行评估。实验结果表明所提方法兼顾了用户数据隐私保护和数据可用性的个性化需求。     

社会网络数据发布中的隐私保护研究进展

伴随Web2.0技术的发展和应用,许多社会网站被创建,使得关于个人的社会网络信息大量被收集和发布.为了保证个人隐私的安全.在进行社会网络数据发布的同时要进行隐私保护.社会网络数据发布的隐私保护是近年来新兴的研究课题,国外的学者已经提出了一些研究成果.但国内的研究尚处于起步阶段.文中对社会网络数据发布的隐私保护研究成果进行了总结.介绍了社会网络中存在的隐私信息类型和隐私攻击类型,重点阐述了隐私保护模型和技术,指出了社会网络数据发布中隐私保护存在的待解决的问题和面临的挑战.     

时空数据发布中的隐式隐私保护

随着大数据时代的到来,大量的用户位置信息被隐式地收集.虽然这些隐式收集到的时空数据在疾病传播、路线推荐等科学、社会领域中发挥了重要的作用,但它们与用户主动发布的时空数据相互参照引起了大数据时代时空数据发布中新的个人隐私泄露问题.现有的位置隐私保护机制由于没有考虑隐式收集的时空数据与用户主动发布的位置数据可以相互参照的事实,不能有效保护用户的隐私.首次定义并研究了隐式收集的时空数据中的隐私保护问题,提出了基于发现-消除的隐私保护框架.特别地,提出了基于前缀过滤的嵌套循环算法用于发现隐式收集的时空数据中可能泄露用户隐私的记录,并提出基于频繁移动对象的假数据添加方法消除这些记录.此外,还分别提出了更高效的反先验算法和基于图的假数据添加算法.最后,在若干真实数据集上对提出的算法进行了充分实验,证实了这些算法有较高的保护效果和性能.