基于轨迹预测的动态匿名算法

位置K匿名是实现LBS(Location Based Services)隐私保护的重要手段。已有的K匿名机制大多针对无知识背景的攻击者模型,对攻击者能力的估计不足,存在用户位置隐私泄露的风险。针对此问题,本文提出一种基于历史轨迹预测的LBS动态匿名算法。该算法充分考虑攻击者基于历史数据对用户轨迹的预测能力,根据用户轨迹隐私泄露的风险级别,动态调整K匿名值实施保护,实验证明该算法在保护用户位置隐私方面是有效的。      

面向数据发布的隐私保护模型及参数优选方法

为更好地对待发布数据进行隐私保护,构建综合k-匿名、l-多样性和t-闭合方法的匿名化隐私保护模型。利用该模型能够选择最适合的隐私保护方法,并优选对应的隐私保护参数,达到数据提供者所期望的隐私保护效果,满足数据使用者对可用性的要求。实验结果表明,该方法不仅可以找到相对较优的参数值,而且能够有效满足具有不同身份和应用需求的用户对数据发布的要求。     

数据发布中的K-匿名隐私保护机制研究

本文对数据发布中几种常见的隐私保护模型进行了研究,并在k-匿名模型和l-多样性模型的基础上提出了一种改进的(a,d)-l多样性k-匿名模型,该模型能够对不同隐私保护程度的敏感属性进行不同程度的隐私保护,还能避免较高敏感属性在同一分组出现的频率过高引起的隐私泄露。     

抵制轨迹相似性攻击的轨迹（k，e） 匿名算法

针对轨迹匿名集中轨迹间的相似性过高导致的轨迹隐私泄露问题,提出抵制轨迹相似性攻击的轨迹(k,e)-匿名算法。该算法在预处理过程中,采用轨迹同步化处理方法减少信息损失;生成匿名集时,将轨迹斜率作为轨迹数据的敏感值,选择至少k条不同轨迹斜率的轨迹来满足轨迹k-匿名,并要求每个类中轨迹斜率差异值至少为e,以防止集合中轨迹的斜率相似性过高而导致隐私泄露。实验结果表明,该算法可以有效抵制轨迹相似性攻击,在减少信息损失的同时增强了轨迹数据可用性,更好地实现了轨迹隐私保护。     

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。     

多维敏感k-匿名隐私保护模型

针对数据挖掘中私有信息的保护问题,提出一种多维敏感k-匿名隐私保护模型。将敏感属性泄露问题分为一般泄露、相似泄露、多维独立泄露、交叉泄露和多维混合数据泄露,在k-匿名的基础上,以聚类特性对多维敏感属性进行相似性标记,寻找匿名记录,计算剩余记录与已分组记录的相似性,泛化并发布满足匿名模型的数据集。实验结果表明,该模型适用于多维敏感数据,能防止隐私泄露,数据可用性较好。     

数据发布中基于模糊集的隐私保护研究

隐私保护数据发布是近年来研究的热点技术之一,主要研究如何在数据发布中避免敏感数据的泄露,又能保证数据发布的高效用性。基于模糊集的隐私保护模型,文中方法首先计算训练样本数据的先验概率,然后通过将单个敏感属性和两个相关联属性基于贝叶斯分类泛化实现隐私保护。通过实验验证基于模糊集的隐私保护模型(Fuzzy k-匿名)比经典隐私保护k-匿名模型具有更高的效率,隐私保护度高,数据可用性强。     

PrivateCheckIn:一种移动社交网络中的轨迹隐私保护方法

移动设备的发展及无线网络的普及促使移动社交网络的出现及发展.签到服务作为移动社交网络中的主流应用,存在着严重的轨迹隐私泄露风险.文中针对签到服务中假名用户的轨迹隐私泄露问题,提出了一种轨迹隐私保护方法PrivateCheckIn.该方法设计了一种签到序列缓存机制,通过为缓存的签到序列建立前缀树、对前缀树进行剪枝及重构形成k-匿名前缀树,遍历k-匿名前缀树得到k-匿名签到序列,达到了轨迹k-匿名的隐私保护效果.文中证明了PrivateCheckIn方法既能保护假名用户的轨迹隐私,又确保损失签到位置最少,有效地保证了用户体验.通过构建前缀树的方式获取轨迹k-匿名集降低了计算代价.最后,文中在真实数据集上与(k,δ)-anonymity 方法进行了充分的对比实验,验证了PrivateCheckIn方法的准确性与有效性.     

一种路网环境中的轨迹隐私保护技术

不经过隐私处理直接发布轨迹数据会导致移动对象的个人隐私泄露,传统的轨迹隐私保护技术用聚类的方法产生轨迹k-匿名集,只适用在自由空间环境,并不适用于道路网络环境中。针对上述问题设计了一种路网环境中的轨迹隐私保护方法,将路网环境中的轨迹模拟到无向图上,并将轨迹k-匿名问题归结到无向图的knode划分问题上。证明了图的k-node划分是NP-完全问题,并提出贪心算法解决此问题。通过实验验证了该算法的匿名成功率平均接近60%,最高可达80%以上。     

基于聚类杂交的隐私保护轨迹数据发布算法

传统关于轨迹数据发布的隐私保护研究大多采用聚类技术,其相关算法只关注每条轨迹的隐私保护,忽视对轨迹聚类组特征的保护.通过理论分析和实验验证发现,对采用聚类发布技术产生的轨迹数据进行二次聚类,可得到原始轨迹数据在发布之前的聚类组特征,从而可能导致隐私泄露.为了有效预防二次聚类攻击,提出一种(k,δ,△)-匿名模型和基于该模型的聚类杂交隐私保护轨迹数据发布算法CH-TDP,算法CH-TDP对采用(k,δ)-匿名模型及相关算法处理得到的聚类分组先进行组间杂交,而后再进行组内扰乱,其目标在防止出现二次聚类攻击的前提下,保证发布轨迹数据的质量不低于阈值△.实验对算法CH-TDP的可行性及有效性与同类算法进行比较分析,结果表明算法CH-TDP是有效可行的.     

基于可伸缩◢l◣-多样性的大数据发布隐私保护

针对非结构化大数据发布中的隐私保护问题,提出了一种基于改进的可伸缩l-多样性(improved scalable l-diversity,Im SLD)大数据发布隐私保护方法。该算法采用基于两阶段条件随机场的命名实体识别(named entity recognition,NER)方法将非结构化数据表示为结构化形式,设计一种改进的可伸缩l-多样性算法来对表现良好的非结构化数据进行匿名化,实现保护非结构化大数据发布的隐私,通过Apache Pig实现Im SLD算法来使其具有可伸缩性。实验表明与MRA和SKA算法相比,改进的Im SLD算法在不同数据集上提供相同级别的隐私时信息损失均优于对比的另外两种算法。     

MA-Datafly:一种支持多属性泛化的k-匿名方法

Datafly算法是数据发布环境下保护数据隐私的一种k-匿名方法,实现k-匿名时只对准标识符属性集中属性值种类最多的属性进行归纳。当准标识符属性集中只有一个属性的取值多样而其他属性取值具有同质性时,该算法可行。实际应用中数据的取值却往往不具有这种特点。针对这个问题,提出一种自底向上的支持多属性归纳k-匿名算法,并对该算法进行实验测试,结果表明该算法能有效降低原始数据的信息损失并能提高匿名化处理效率。     

基于聚类的数据敏感属性匿名保护算法*

为了防止数据敏感属性的泄露,需要对数据敏感属性进行匿名保护。针对l-多样性模型当前已提出的算法大多是建立在概念层次结构的基础上,该方法会导致不必要的信息损失。为此,将基于属性泛化层次距离KACA算法中的距离度量方法与聚类结合,提出了一种基于聚类的数据敏感属性匿名保护算法。该算法按照l-多样性模型的要求对数据集进行聚类。实验结果表明,该算法既能对数据中的敏感属性值进行匿名保护,又能降低信息的损失程度。     

语义相似和多维加权的联合敏感属性隐私保护

针对现有k-匿名方法直接用于多敏感属性数据发布中存在大量隐私泄露的问题,提出一种基于语义相似和多维加权的联合敏感属性隐私保护算法。该算法通过语义相似性反聚类思想和灵活设置多敏感属性值的权值,实现了联合敏感属性值和语义多样性分组的隐私保护,并根据应用需要为数据提供不同的隐私保护力度。实验结果表明,该方法能有效保护数据隐私,增强了数据发布的安全性和实用性。     

一种基于子空间划分的最优k-匿名动态规划算法

目前大部分k-匿名算法未能有效兼顾算法效率和发布数据的可用性.从子空间划分的角度研究基于空间多维划分的最优k-匿名问题,发现所有可能的子空间数量远小于所有可能的划分数量,并从理论上分析基于子空间划分的最优k-匿名问题具有最优子结构性质,从而设计出基于子空间划分的隐私保护最优k-匿名动态规划算法k-ASPDP.实验对算法k-ASPDP发布数据的可用性及算法效率与同类算法进行比较分析.实验结果表明,算法k-ASPDP是有效可行的.     

基于杂度增益与层次聚类的数据匿名方法

数据匿名是发布数据时对隐私信息进行保护的重要手段之一.对数据匿名的基本概念和应用模型进行了介绍,探讨了数据匿名结果应该满足的要求.为了抵制背景知识攻击,提出了一种基于杂度增益与层次聚类的数据匿名方法,该方法以杂度来度量敏感属性随机性,并以概化过程中信息损失最小、杂度增益最大的条件约束来控制聚类的合并过程,可以使数据匿名处理后的数据集在满足k-匿名模型和l-多样模型的同时,使数据概化的信息损失最小且敏感属性的取值均匀化.在实验部分,提出了一种对数据匿名结果进行评估的方法,该方法将匿名结果和原始数据进行对比,并从平均信息损失和平均杂度2个方面来评估数据匿名的质量.实验结果验证了以上方法的有效性.     

实现单敏感属性多样性的微聚集算法

针对k-匿名方法无法抵抗同质性攻击和背景知识攻击的问题,提出了实现敏感属性多样性的微聚集算法,该算法把距离类中心最近的敏感属性值不同的l个元组聚为一类,在满足l-多样性的前提下对该类进行扩展。实验结果表明,该算法能够有效地生成满足敏感属性多样性的匿名表。     

视图的k-匿名化方法

k-匿名是防止链接攻击所造成的发布视图信息泄露的有效方法。在实际应用中往往会同时发布多个视图,如何使视图组满足k-匿名约束亟待解决。首先,分析了视图分别进行概括、保持数据一致性、最小概括情况下,如何使视图组满足k-匿名约束;然后,根据上述各种情况,分别给出了独立概括法、联合概括法和属性概括法等视图组k-匿名化算法。实验证明,所提出的算法都可以有效地使视图组达到k-匿名效果,从而保证发布视图的安全。