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.     

面向数据库应用的隐私保护研究综述

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.     

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.     

基于加权贝叶斯网络的隐私数据发布方法

数据发布中的隐私保护问题是目前信息安全领域的一个研究热点.如何有效地防止敏感隐私信息泄露已成为信息安全领域的重要课题.差分隐私保护技术是最新发展起来的隐私保护技术,它的最大优点是不对攻击者的背景知识做任何特定假设,该技术不但能为隐私数据发布提供强有力的安全防护,而且在实践中也得到了广泛应用.现有的差分隐私保护技术并不能全面有效地处理高维隐私数据的发布问题,虽然基于贝叶斯网络的隐私数据发布方法(PrivBayes)有效地处理了高维数据集转化为低维数据集的发布问题,但这种方法也存在一定的缺陷和不足.基于对贝叶斯网络的隐私数据发布方法的分析研究和改进优化,建立了加权贝叶斯网络隐私数据发布方法(加权PrivBayes),通过理论分析和实验评估,该方法不仅能保证原始隐私发布数据集的隐私安全性,同时又能大幅提升原始隐私发布数据集的数据精确性.     

面向医疗集值数据的差分隐私保护技术研究

信息技术和医疗健康信息化的不断发展使医疗数据大规模涌现,为数据分析、数据挖掘、智能诊断等更深层次的应用提供了条件.医疗数据集庞大且涉及大量病人隐私,如何在使用医疗数据的同时保护病人隐私极具挑战性.目前应用于医疗领域的隐私保护技术主要以匿名化技术为主,但当攻击者具有强大的背景知识时,此类方法无法兼顾数据集的隐私性和可用性...     

无线传感器网络数据隐私保护技术

研究和解决数据隐私保护问题对无线传感器网络的大规模应用具有重要意义,同时无线传感器网络的特征使得数据隐私保护技术面临严重挑战.目前无线传感器网络数据隐私保护技术已成为研究热点,主要针对数据聚集、数据查询和访问控制中数据隐私保护问题进行了研究.文中对无线传感器网络数据隐私保护现有研究成果进行了总结,从数据操作任务和隐私保护实现技术两个维度对现有研究成果进行了分类,介绍了网络模型、攻击模型和安全目标,阐述了代表性协议的关键实现技术,分析和比较了代表性协议的性能并总结了各协议的主要优缺点,最后指出了未来的研究方向.     

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.     

面向数据库应用的隐私保护问题概述

伴随着计算机网络技术与无线通信技术的蓬勃发展,包括数据挖掘以及数据发布在内的多种数据库关联性应用功能的构建及发展成为了相关工作人员作为关注的问题之一。在当前技术条件支持之下,如何以数据库应用为中心,针对数据库系统所涉及到的各类隐私数据进行系统保护并防止数据库系统中的敏感信息发生外泄,是相关工作人员应当研究的重点。我们清楚的认识到:现阶段能够充分发挥数据库隐私保护职能的技术方针可以分为以下几大部分—1.数据失真技术;2.数据加密技术;3.限制保护技术。以上三种面向数据库应用隐私保护技术方针最大的优势在于其在确保隐私保护职能发挥的同时兼顾了整个数据库系统的正常、稳定运行,这一点需要我们加以认同与肯定。本文依据这一实际情况,以新时期面向数据库应用的隐私保护问题为研究对象,从隐私保护研究方向及研究现状分析、隐私保护技术分类分析以及面向数据库应用的隐私保护技术分析这三个方面入手,对其进行了较为详细的分析与阐述,并据此论证了做好数据库隐私保护工作在进一步提升数据库应用质量与应用效率的过程中所起到的至关重要的作用与意义。     

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。     

面向数据发布和分析的差分隐私保护

随着数据分析和发布等应用需求的出现和发展,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.基于k-匿名或者划分的隐私保护方法,只适应特定背景知识下的攻击而存在严重的局限性.差分隐私作为一种新出现的隐私保护框架,能够防止攻击者拥有任意背景知识下的攻击并提供有力的保护.文中对差分隐私保护领域已有的研究成果进行了总结,对该技术的基本原理和特征进行了阐述,重点介绍了当前该领域的研究热点:差分隐私下基于直方图的发布技术、基于划分的发布技术以及回归分析技术.在对已有技术深入对比分析的基础上,指出了差分隐私保护技术的未来发展方向.     

“人工智能+”背景下的数据安全与隐私保护探析

随着大数据和云计算的技术的深入应用，人工智能时代的机器学习和深度学习更需要日益增长的数据，因此数据安全与隐私保护变得更加迫切。本文介绍人工智能的定义以及特征，探究数据安全和隐私保护现状，分析数据安全和隐私保护面临的诸多问题，并提出在人工智能时代对数据安全和隐私保护的措施。     

面向数据直方图发布的差分隐私保护综述

随着大数据时代的到来,信息安全也日益成为了人们关注的话题和重点。与匿名隐私保护相比,差分隐私保护作为一种新的隐私保护技术,能抵抗假设攻击和背景知识攻击。差分隐私保护的直方图发布能够直观表示数据的发布信息,针对国内外在静态数据集和动态数据流方向上的数据直方图发布的差分隐私保护研究现状进行介绍,讨论有关静态数据集下直方图存在长区间添加噪声而导致的噪声累积、数据可用性低,以及动态数据流下隐私预算容易耗尽问题的解决方法,对基于直方图的差分隐私保护各相关算法进行对比与分析,最后总结出目前差分隐私保护技术的应用及未来的研究方向。     

基于LBS系统的位置轨迹隐私保护技术综述

基于位置的服务（LBS）方式为用户生活带来了便捷,同时也存在着位置轨迹隐私泄露的风险。如何对这些隐私数据加以保护,成为目前研究者的研究热点。对现有的隐私保护方法系统架构进行总结,对位置隐私保护技术和轨迹隐私保护技术进行综述,分类介绍了基于扭曲技术、加密技术、匿名技术以及差分隐私技术的隐私保护方法,对各种隐私保护技术下的最新算法进行整理归纳。根据对已有技术的了解,提出了现有研究中存在的不足以及未来研究的方向。     

基于散列存储和数据加密的数据安全保护研究

随着计算机科学技术和计算机网络的飞速发展,网络信息安全和个人数据的隐私保护越来越受到人们的重视。数据安全保护技术的研究目的在于保护人们的数据安全,通过数据存储以及数据加密等技术方法,实现增强数据的安全性、可靠性和可用性。同时,平衡数据安全保护所消耗的时间资源和空间资源。     

结构化数据的隐私与数据效用度量模型

针对隐私保护中数据隐私量和数据效用的量化问题,基于度量空间和范数基本原理提出了一种结构化数据隐私与数据效用度量模型。首先,给出数据数值化处理方法,将数据表转变为矩阵进行运算;其次,引入隐私偏好函数,度量敏感属性随时间的变化;然后,分析隐私保护模型,量化隐私保护技术产生的变化;最后,构建度量空间,给出了隐私量、数据效用和隐私保护程度计算式。通过实例分析,该度量模型能够有效反映隐私信息量。     

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.     

基于k-prototype聚类的差分隐私混合数据发布算法

差分隐私是一种提供强大隐私保护的模型。在非交互式框架下,数据管理者可发布采用差分隐私保护技术处理的数据集供研究人员进行挖掘分析。但是在数据发布过程中需要加入大量噪声,会破坏数据可用性。因此,提出了一种基于k-prototype聚类的差分隐私混合数据发布算法。首先改进k-prototype聚类算法,按数据类型的不同,对数值型属性和分类型属性分别选用不同的属性差异度计算方法,将混合数据集中更可能相关的记录分组,从而降低差分隐私敏感度;结合聚类中心值,采用差分隐私保护技术对数据记录进行处理保护,针对数值型属性使用Laplace机制,分类型属性使用指数机制;从差分隐私的概念及组合性质两方面对该算法进行隐私分析证明。实验结果表明:该算法能够有效提高数据可用性。     

电子商务中消费者隐私保护问题研究

随着精准化营销和个性化服务的广泛使用,一些市场主体越来越注重对消费者的了解,他们在利益驱使下,在 网上消费者不知情或不情愿的情况下采取各种技术手段获得和利用其信息,侵犯了消费者的隐私权。尽管消费者可以因此享 受到更加便利和个性化的产品与服务,但是他们对个人隐私的保护问题也日益关注。本文对电子商务中消费者的隐私权进行 概述,并总结了电子商务中消费者信息收集的常见途径,最后对基于隐私保护的数据挖掘技术与常见算法进行综述。     

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.     

基于隐私保护的数据挖掘研究

随着网络安全问题受到越来越多的关注,在数据挖掘中做好隐私保护已成为当前的研究热点。如何在挖掘过程中不泄露私有信息或敏感数据,同时能得到比较准确的挖掘效果,是数据挖掘研究中的一个热点课题。本文从数据分布方式结合挖掘算法对当前几种关键的隐私保护方法进行分析,并给出算法的评估,最后提出隐私保护数据挖掘方法的未来研究方向。