基于动态社会网络的敏感边的隐私保护

为解决动态社会网络发布中敏感边的隐私保护问题,针对攻击者将目标节点在不同时刻的节点度作为背景知识的应用场景,提出了一种新的基于动态网络的敏感边的隐私保护方法,它的思想是:首先通过k-分组和(k,Δd)-匿名发布隐私保护方法来确保目标节点不能被唯一识别,被攻击识别的概率不超过1/k;其次根据泄露概率对边进行保护,确保敏感边泄露的概率不超过用户给定参数u。理论分析和实验证明,所提出的方法可以抵御攻击者对敏感边的攻击,能有效地保护社会网络中用户的隐私信息,同时保证了动态社会网络发布的质量。     

基于社会网络的(a,k)-匿名方法

随着网络技术的快速发展,大量在线社会网络的建立和使用,越来越多的人参加到社会网络中分享和交流信息,而在这种交互过程中,会产生大量的数据.这些数据中有些是用户个人生活领域中不愿意别人知道的事情,可以认为它们是用户的隐私.社会网络数据发布的隐私保护成为新兴的研究课题.本文提出了应用于社会网络的(a,k)-匿名方法,采用基于聚类的方法,对节点的属性及节点之间的关系进行保护.每个聚类中的节点数至少为k个,并且聚类中任一敏感属性值相关的节点的百分比不高于a.理论分析和实验结果表明,基于社会网络的(a,k)-匿名方法能在信息损失尽可能小的情况下有效地保护隐私.     

基于社会网络的(α,k)-匿名方法

随着网络技术的快速发展,大量在线社会网络的建立和使用,越来越多的人参加到社会网络中分享和交流信息,而在这种交互过程中,会产生大量的数据。这些数据中有些是用户个人生活领域中不愿意别人知道的事情,可以认为它们是用户的隐私。社会网络数据发布的隐私保护成为新兴的研究课题。本文提出了应用于社会网络的(α,k)-匿名方法,采用基于聚类的方法,对节点的属性及节点之间的关系进行保护。每个聚类中的节点数至少为k个,并且聚类中任一敏感属性值相关的节点的百分比不高于α。理论分析和实验结果表明,基于社会网络的(α,k)-匿名方法能在信息损失尽可能小的情况下有效地保护隐私。     

社会网络数据的隐私保护

保护公开的社会网络数据隐私越来越受到关注。本文简单回顾了现有的隐私保护社会网络数据技术,重点讨论社会网络数据的隐私问题。     

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。     

隐私保护中基于相似度的有损连接方法研究

在数据发布中的隐私保护研究中,实现有损连接的方法主要有基于匿名模型方法和基于贪心策略的(α,k)匿名聚类方法.针对基于匿名模型方法存在的效率低以及基于贪心策略的(α,k)匿名聚类方法得到数据有效性差等不足,提出基于相似度的有损连接方法,该方法根据发布数据之间的相似性聚类得到有损连接的结果,解决了目前有损连接方法所存在的效率以及准确率问题.实验结果表明,该方法能够有效实现发布数据的隐私保护.     

面向数值型敏感属性的隐私保护方案

针对现有的个性化隐私匿名技术不能很好地解决数值型敏感属性容易遭受近邻泄漏的问题,提出了一种基于聚类技术的匿名模型——（ε_i,k）-匿名模型.该模型首先基于聚类技术将按升序排列的敏感属性值划分到几个值域区间内;然后,提出了针对数值型敏感属性抵抗近邻泄漏的（ε_i,k）-匿名原则;最后,提出了一种最大桶优先算法来实现（ε_i,k）-匿名原则.实验结果表明,与已有的面向数值型敏感属性抗近邻泄漏方案相比,该匿名方案信息损失降低,算法执行效率提高,可以有效地降低用户隐私泄露风险.     

社会网络数据发布中一种敏感关系的隐私保护方法

现存的社会网络隐私保护方法大多是针对社会网络中的个体．没有考虑敏感关系．故不能有效地保护社会网络中的敏感关系。基于此,提出一种p-sensitive匿名模型来抵御敏感关系的泄露,设计并实现该种模型的算法。实验证明,该匿名模型能较好地保护敏感关系的泄露．     

D-VSSP:分布式社会网络隐私保护算法

针对传统社会网络隐私保护技术对大规模社会网络数据处理效率较低的问题,提出一种分布式结点分裂匿名社会网络隐私保护算法(Distributed-Vertex Splitting Social Network Privacy Preserving,D-VSSP)。D-VSSP算法利用MapReduce和Pregel-like分布式计算模型处理社会网络图数据。首先基于MapReduce分布式计算模型对大图中的结点的标签信息进行标签平凡化、标签平凡化分组和精确分组处理;然后基于Pregel-like的消息传递机制,选举结点分裂,进行分布式结点分裂匿名。实验结果表明,在 对大规模社会网络数据的处理效率上, D-VSSP算法优于传统算法。     

一种基于Pregel-like的社会网络隐私保护方法*

现有社会网络隐私保护方法对大规模社会网络数据表现出隐私保护效果差、处理性能低等缺点,不能满足实际需求。针对这一问题,提出基于Pregel-like的社会网络隐私保护方法。该方法避免了传统MapReduce模型在多次迭代处理时的数据反复迁移和作业连续调度等问题,使用“结点为中心”的思想,通过结点间消息传递和程序的多次迭代实现大规模社会网络的隐私保护处理。基本思想为,首先将社会网络进行安全分组,然后结合隐私保护需求实现结点的标签列表匿名,最后将处理后的数据直接发布到云端或发布给数据使用者。实验结果表明,提出的方法可克服传统方法在处理大规模数据时的缺陷,且在满足隐私保护需求的同时,保证发布数据的可用性。     

社交网络中基于CP-ABE的隐私保护属性匹配方法

针对社交网络中用户属性匹配的隐私保护问题,提出一种可保护隐私的用户属性匹配方法。该方法基于匿名属性加密技术构建,可应用于集中式属性匹配场景中。在该方法中,用户用两个属性列表分别表示自我描述和交友偏好,并通过将自我描述转化为属性密钥以及将交友偏好转化为密文访问控制策略来实现属性信息的隐藏。服务器通过判断是否能够正确解密进行匹配判定。运用该方法,服务器可以在不必了解匹配双方具体属性信息的情况下完成双向属性匹配判定。分析和实验结果表明,在保证隐私安全性的同时,该方法也具备较高的计算效率,具有较强的实用性。     

社会网络子集(θ, k)-匿名方法

针对目前社会网络邻域隐私保护相关研究并没有考虑对子集的保护,并且邻域子集中的特定属性分布情况也会造成个体隐私泄露这一问题,提出了一种新的(θ, k)-匿名模型。该模型移除社会网络中需要被保护的节点邻域子集标签后,基于k-同构思想,利用邻域组件编码技术和节点精炼方法处理候选集中的节点及其邻域子集信息,完成同构操作,其中考虑特定敏感属性分布问题。最终,该模型满足邻域子集中的每个节点都存在至少k-1个节点与其邻域同构,同时要求每个节点的属性分布在邻域子集内和在整个子集的差值不大于θ。实验结果表明,(θ, k)-匿名模型能够降低匿名成本并且最大化数据效用。     

基于Skyline计算的社交网络关系数据隐私保护

随着社交软件的流行，越来越多的人加入社交网络产生了大量有价值的信息，其中也包含了许多敏感隐私信息。不同的用户有不同的隐私需求，因此需要不同级别的隐私保护。社交网络中用户隐私泄露等级受社交网络图结构和用户自身威胁等级等诸多因素的影响。针对社交网络数据的个性化隐私保护问题及用户隐私泄露等级评价问题，提出基于Skyline计算的个性化差分隐私保护策略（PDPS）用以发布社交网络关系数据。首先构建用户的属性向量；接着采用基于Skyline计算的方法评定用户的隐私泄露等级，并根据该等级对用户数据集进行分割；然后应用采样机制来实现个性化差分隐私，并对整合后的数据添加噪声；最后对处理后数据进行安全性和实用性的分析并发布数据。在真实数据集上与传统的个性化差分隐私方法（PDP）对比，验证了PDPS算法的隐私保护质量和数据的可用性都优于PDP算法。     

动态社会网络隐私保护方法研究*

针对动态社会网络数据多重发布中用户的隐私信息泄露问题,结合攻击者基于背景知识的结构化攻击,提出了一种动态社会网络隐私保护方法。该方法首先在每次发布时采用k-同构算法把原始图有效划分为k个同构子图,并最小化匿名成本;然后对节点ID泛化,阻止节点增加或删除时攻击者结合多重发布间的关联识别用户的隐私信息。通过数据集实验证实,提出的方法有较高的匿名质量和较低的信息损失,能有效保护动态社会网络中用户的隐私。     

适用于社交网络的隐私保护兴趣度匹配方案

针对社交网络中用户通过兴趣度匹配进行交友而产生的敏感信息泄露问题,设计了基于隐私属性的隐私保护兴趣度匹配方案。该方案利用Bloom Filters来获取双方兴趣爱好集合元素的交集,确定双方兴趣爱好的匹配程度,满足匹配要求的双方可以根据意愿互相添加为好友;方案基于半诚实模型,采用密码协议来保护数据的安全性,防止恶意用户非法获取用户敏感信息,避免造成信息的滥用和泄露。理论分析及运算结果均表明,该方案运行时间具有线性复杂度,并且可以支持较大规模数据集,可有效应用于信息种类繁杂、数据内容庞大的网络环境,满足用户实时高效的现实需求。     

基于联盟链的电子健康记录隐私保护和共享

医院正在逐渐采用电子健康记录(EHR)的方式去记录患者的医疗信息。然而,医疗数据的隐私性和EHR标准的差异化阻碍了医疗数据在病人和医院之间的共享。因此,针对隐私信息泄露和难于共享的问题,提出了一个基于联盟链的隐私保护数据共享模型。此外,基于匿名算法提出了(p,α,k)匿名隐私算法,能够解决EHR隐私信息泄露的问题。通过理论分析和实验证明,提出的基于联盟链和(p,α,k)隐私匿名算法模型能够在保护数据隐私的前提下,实现病人和医院之间的数据安全共享。对比前人的模型,该模型具有所需节点少、减少主链压力、容错性强和病人对EHR完全控制等优势。     

基于聚类的高效(K,L)-匿名隐私保护

为防止发布数据中敏感信息泄露,提出一种基于聚类的匿名保护算法.分析易被忽略的准标识符对敏感属性的影响,利用改进的K-means聚类算法对数据进行敏感属性聚类,使类内数据更相似.考虑等价类内敏感属性的多样性,对待发布表使用(K,L)-匿名算法进行聚类.实验结果表明,与传统K-匿名算法相比,该算法在实现隐私保护的同时,数据信息损失较少,执行时间较短.     

基于存在性隐私和关联性隐私的数据匿名技术

在数据发布过程中有两种类型的隐私需要被保护:一是存在性隐私;一是关联性隐私.然而,现有的大部分面向数据发布中的隐私保护技术只关注二者之一.因此,提出一种新的技术:MBOA,它的思想是:将原始数据中的准标识符属性和敏感属性分成两个不同的表,设定一个概率α,在存在性概率不超过阈值α的前提下,遵循尽量减少信息损失的原则,在准标识符表中插入额外的元组.进一步,本文将MBOA技术与l-多样性模型结合,提出了(α,l)-多样性模型,并设计了一个用来构造满足(α,l)-多样性的MBOA模式的算法,理论分析和实验表明该方法既能保护存在性隐私和关联性隐私,又具有较小的信息损失.     

基于节点分类的k度匿名隐私保护方法

针对传统k度匿名隐私保护方法严重破坏图结构和无法抵抗结构性背景知识攻击的问题,提出改进的k度匿名隐私保护方法。引入社区的概念,将节点划分为社区内节点和连接社区的边缘节点两类,通过区分不同节点的重要性,实现社区内节点的度匿名和边缘节点的社区序列匿名,从而完成整个社交网络的k度匿名。实验结果表明,该方法可降低数据实用性损失,抵抗以节点的度和节点所在社区关系为背景知识的攻击,提升隐私保护力度。