位置大数据隐私保护研究综述

大数据时代移动通信和传感设备等位置感知技术的发展形成了位置大数据,为人们的生活、商业运作方法以及科学研究带来了巨大收益.由于位置大数据用途多样,内容交叉冗余,经典的基于“知情与同意”以及匿名的隐私保护方法不能全面地保护用户隐私.位置大数据的隐私保护技术度量用户的位置隐私,在信息论意义上保护用户的敏感信息.介绍了位置大数据的概念以及位置大数据的隐私威胁,总结了针对位置大数据隐私的统一的基于度量的攻击模型,对目前位置大数据隐私保护领域已有的研究成果进行了归纳.根据位置隐私的保护程度,可以把现有方法总结为基于启发式隐私度量、概率推测和隐私信息检索的位置大数据隐私保护技术.对各类位置隐私保护技术的基本原理、特点进行了阐述,并重点介绍了当前该领域的前沿问题：基于隐私信息检索的位置隐私保护技术.在对已有技术深入分析对比的基础上,指出了未来在位置大数据与非位置大数据相结合、用户背景知识不确定等情况下保护用户位置隐私的发展方向.     

基于k-匿名的轨迹数据隐私发布研究综述

随着移动定位技术的发展,大量移动轨迹数据使信息泄露于公开的互联空间中,使攻击者可以通过计算推理挖掘轨迹信息。轨迹数据发布的隐私保护是近年来网络空间安全领域研究的热点问题。为了防止该类轨迹数据隐私的泄露,通常采用k-匿名技术实现轨迹的隐私保护。该技术在国内外研究中取得了一定的成果。本文阐述了轨迹隐私保护的相关定义及研究方法,对国内外移动轨迹数据k-匿名隐私保护研究的成果进行了总结,并介绍了国内外有关轨迹数据k-匿名隐私保护研究的相关技术。同时对国内外的技术进行了比较,详细叙述了国外与国内各自方法的优点,指出了研究中存在的不足与今后研究的大致方向。     

交通轨迹大数据预处理方法研究

针对交通轨迹大数据的非平稳特性,研究交通轨迹大数据预处理方法。根据二维离散小波的多分辨率分析特点,选用二维离散小波对交通轨迹大数据进行去噪和压缩处理。构建交通轨迹大数据预处理平台,结合道路交通拥堵状态评判标准,实时分析重要路段的交通状况。分析结果表明,该方法能够提高数据处理速度和拥堵路段分析精度。     

大数据安全与隐私保护关键技术研究

大数据的快速发展带来了许多机遇和挑战,其中最重要的挑战之一是如何保护大数据的安全性和隐私性。本文旨在研究大数据生命周期中的安全风险和大数据安全和隐私保护关键技术,以应对日益增长的安全威胁和隐私泄露风险。     

医疗健康大数据隐私保护综述

随着智能移动设备普及化、医疗设备数字化及电子病历结构化的推进,医疗数据呈现爆发增长的特点.在深入研究探讨医疗大数据发展规律,提高对医疗大数据真实价值的认识的同时,如何有效保护数据的隐私安全现已成为广受关注的重要议题.医疗大数据自身特点以及存储环境等都为隐私保护带来了不小的挑战.首先,介绍了医疗大数据的相关概念以及特点....     

大数据及其安全与隐私保护

社会信息化和网络化的快速发生,产生了大数据。大数据为人们深度挖掘和利于网络大数据的大价值带来了机遇,正影响着人们的工作习惯、生活方式及思考模式,是当前产业界和学术界研讨的热点问题。同时大数据在使用过程中也存在着巨大的安全隐患,本文从数据水印技术、匿名保护技术、数据溯源技术、角色挖掘、风险自适应访问控制五个方面对大数据的安全与隐私保护关键技术进行了阐述。     

大数据隐私保护密码技术研究综述

大数据是一种蕴含大量信息、具有极高价值的数据集合.为了避免大数据挖掘泄露用户的隐私,必须要对大数据进行必要的保护.由于大数据具有总量庞大、结构复杂、处理迅速等特点,传统的保护数据隐私的技术很多都不再适用.从密码学的角度,综述了近年来提出的、适用于大数据的隐私保护技术的研究进展.针对大数据的存储、搜索和计算这3个重要方面,分别阐述了大数据隐私保护的研究背景和主要研究方向,并具体介绍了相关技术的最新研究进展.最后指出未来大数据隐私保护研究的一些重要方向.     

大数据时代的个人隐私保护

随着信息技术的发展,以Web2.0技术为基础的博客、微博、社交网络等新兴服务和物联网以前所未有的发展速度产生了类型繁多的数据,而云计算为数据的存储提供了基础平台,这一切造就了大数据时代的正式到来.大数据中蕴藏着巨大的价值,是企业的宝贵财富.但大数据同时也带来了巨大的挑战,个人隐私保护问题就是其中之一.迅速发展的互联网已经成为人们生活中不可或缺的一部分,人们在网络上留下了许多数据足迹,这些数据足迹具有累积性和关联性,将多处数据足迹聚集在一起,就可以发现个人的隐私信息.恶意分子利用这些信息进行欺诈等行为,给个人的生活带来了许多麻烦或经济损失,因此大数据的个人隐私问题引起了工业界和学术界的广泛关注.首先介绍了大数据时代个人隐私保护的相关概念,讨论了个人隐私保护面临的挑战和研究问题;然后从数据层、应用层以及数据展示层叙述了个人隐私保护所使用的技术,探讨了个人隐私保护的相关法律以及行业规范的几个重要方面;最后提出了大数据个人隐私保护的进一步研究方向.     

大数据环境下医疗数据隐私保护对策研究

随着大数据技术和"互联网+医疗健康"应用的蓬勃发展,个人医疗数据信息在全生命周期各阶段均面临着越来越多的隐私泄漏挑战,安全问题频发。在对北京市部分医院和患者进行个人医疗数据信息隐私保护问题调研分析基础上,面向医疗大数据环境分析了个人医疗数据全面生命周期存在的隐私信息泄漏风险模式,进而从法规规范层面、技术措施层面和应用实施层面提出了一个个人医疗数据隐私保护框架,并分别从隐私保护意识提升和安全技术措施层面提出个人医疗数据隐私保护对策与建议。     

大数据背景下的隐私保护关键技术的研究

大数据背景下,数据量规模化的增长,数据的采集、传输、存储等环节都会存在数据泄露的安全隐患.从大数据的基本原理、现状出发,对数据信息的隐私安全做了相关应研究,并在此基础上,提出了一种改进的差分隐私直方图发布算法来对数据信息进行隐私保护.     

融合隐私保护的车辆轨迹数据停留点挖掘方法

随着车载GPS定位设备的普及, 产生了大量的车辆轨迹数据和位置信息, 各种轨迹挖掘技术也应运而生. 然而, 现有的轨迹挖掘技术较少考虑用户的隐私泄露问题, 因此, 本文提出了一种融合隐私保护的车辆轨迹数据停留点挖掘方法. 在该算法中, 首先通过密度聚类筛选出轨迹停留点, 其次结合差分隐私技术对停留点进行隐私保护. 通过实验验证, 该方法不仅能有效识别出停留点的位置, 还能保护其隐私不被泄露.     

量子算法在大数据时代的应用浅析

量子计算机的提出不仅在计算机领域,而且在物理、通信、材料等很多领域产生了巨大的反响,目前各国都加 入到量子计算机的研发中,量子算法、构建、物理实现等方面都有很多进展。随着信息技术的进步,人们对数据处理的需求和 速率要求变得日益苛刻,在这种背景下,量子技术与大数据处理技术的结合成为突破大数据处理的曙光。     

医疗大数据及隐私泄露

大数据中的医疗大数据与人类的健康生活息息相关，随着大数据的发展、信息化的加快，医疗卫生信息平台、数字化的医疗设备与仪器迅速普及，导致医疗领域内的数据呈爆炸式增长，且类型繁多、关系复杂。敏感的医疗数据安全问题同样备受关注。医疗数据在为人类的健康提供帮助的同时，保护相关联的敏感数据越来越成为学者、从业者和普通大众所关注的热点。本文从大数据的基本概念入手，通过对现阶段隐私泄露及医疗大数据的相关研究进行分析，结合大数据领域的相关研究对当前隐私泄露行为、保护技术等问题进行分类阐述，希望能为本领域学者的进一步研究有所启示和帮助。     

轨迹大数据异常检测:研究进展及系统框架

定位技术与普适计算的蓬勃发展催生了轨迹大数据,轨迹大数据表现为定位设备所产生的大规模高速数据流。及时、有效地对以数据流形式出现的轨迹大数据进行分析处理,可以发现隐含在轨迹数据中的异常现象,从而服务于城市规划、交通管理、安全管控等应用。受限于轨迹大数据固有的不确定性、无限性、时变进化性、稀疏性和偏态分布性等特征,传统的异常检测技术不能直接应用于轨迹大数据的异常检测。由于静态轨迹数据集的异常检测方法通常假定数据分布先验已知,忽视了轨迹数据的时间特征,也不能评测轨迹大数据中动态演化的异常行为。面对轨迹大数据低劣的数据质量和快速的数据更新,需要利用有限的系统资源处理因时变带来的概念漂移,实时检测多样化的轨迹异常,分析轨迹异常间的因果联系,继而识别更大时空区域内进化的、关联的轨迹异常,这是轨迹大数据异常检测的核心研究内容。此外,融合与位置服务应用相关的多源异质数据,剖析异常轨迹的起因以及其隐含的异常事件,也是轨迹大数据异常检测当下亟待研究的问题。为解决上述问题,对轨迹异常检测技术的研究成果进行了分类总结。针对现有轨迹异常检测方法的局限性,提出了轨迹大数据异常检测的系统架构。最后,在面向轨迹流的在线异常检测、轨迹异常的演化分析、轨迹异常检测系统的基准评测、异常检测结果语义分析的数据融合、以及轨迹异常检测的可视化技术等方面探讨了今后的研究工作。     

基于轨迹频率抑制的轨迹隐私保护方法

移动终端和定位技术的快速发展带来了轨迹大数据.研究者通过挖掘和分析发布的轨迹数据集,可获得一些有价值的信息.攻击者也可利用所掌握的知识对发布的轨迹数据集进行推理分析,以较高的概率推断出用户的隐私信息.轨迹抑制是一类实现隐私保护的重要方法,然而轨迹抑制的点数越多会造成数据效用越低.因此,在满足用户隐私需求的情况下,如何选择合理的抑制点来提高匿名处理后的数据效用是数据发布中要解决的重要问题.针对以上问题,文中提出两种基于轨迹频率的方案对轨迹数据进行匿名处理.第一种方案是根据情况抑制整条有问题的轨迹数据或向有问题的轨迹数据集中添加假数据;第二种方案是采用特定的轨迹局部抑制法对数据进行抑制处理.实验表明相对于已有方案,在满足同等隐私需求的情况下,文中方案处理后的数据效用提升了近30%.     

基于数据敏感性的大数据访问控制模型研究

最近大数据的增长正在引发安全和隐私问题,传统的访问控制模型难以对海量数据提供动态的访问控制。针对Hadoop云平台的数据安全问题,提出了一个基于数据敏感性的Hadoop大数据访问控制模型。模型利用数据内容、使用模式和数据敏感性来强化访问控制策略,在评估数据敏感性上用户干预最小,能根据数据集的增加和删除所引起的数据敏感性变化来调整访问控制策略。实验结果表明,该模型能够以较少的开销增强对非多媒体数据集的访问控制,解决了现有Hadoop平台中访问控制模型安全性的不足。     

大数据隐私管理

信息化和网络化的高速发展使得大数据成为当前学术界和工业界的研究热点,是IT业正在发生的深刻技术变革.但它在提高经济和社会效益的同时,也为个人和团体的隐私保护以及数据安全带来极大风险与挑战.当前,隐私成为大数据应用领域亟待突破的重要问题,其紧迫性已不容忽视.描述了大数据的分类、隐私特征与隐私类别,分析了大数据管理中存在的隐私风险和隐私管理关键技术;提出大数据隐私主动式管理建议框架以及该框架下关于隐私管理技术的主要研究内容,并指出相应的技术挑战.