基于差分隐私的数据匿名化隐私保护方法

在保护数据隐私的匿名技术中,为解决匿名安全性不足的问题,即匿名过程中因计算等价类质心遭受同质性和背景知识攻击造成的隐私泄漏,提出了一种基于差分隐私的数据匿名化隐私保护方法,构建了基于差分隐私的数据匿名化隐私保护模型;在利用微聚集MDAV算法划分相似等价类并在匿名属性过程中引入SuLQ框架设计得到ε-MDAV算法,同时选用Laplace实现机制合理控制隐私保护预算。通过对比不同隐私保护预算下可用性和安全性的变化,验证了该方法可以在保证数据高可用性的前提下有效地提升数据的安全性能。     

匿名化隐私保护技术研究进展*

匿名化是目前数据发布环境下实现隐私保护的主要技术之一。阐述了匿名化技术的一般概念和基本原理,并从匿名化原则、匿名化方法和匿名化度量等方面对匿名化技术进行了总结,最后指出匿名化技术的研究难点以及未来的研究方向。     

匿名化隐私保护技术研究综述

随着互联网技术的迅猛发展,隐私保护已成为个人或机构关心的基本问题,各种数据挖掘工具的出现使得隐私泄露问题日益突出.通常移除标识符的方式发布数据是无法阻止隐私泄露的,攻击者仍然可以通过链接操作以很高的概率来获取用户的隐私数据.匿名化是目前数据发布环境下实现隐私保护的主要技术之一.论文简要介绍了匿名化技术的相关概念和基本原理,主要从匿名化原则、匿名化方法和匿名化度量等方面对匿名化技术研究现状进行了深入分析和总结,最后指出匿名化技术的研究难点以及未来的研究方向.     

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。     

基于有损分解的数据隐私保护方法

隐私保护的数据挖掘近来已成为数据挖掘研究的热点,而数据隐私的保护则是其中的重要问题之一.针对已有方法信息损失程度高、聚集查询精度低的不足.在(alpha,k)隐私保护模型基础上,利用关系数据库理论的有损分解思想,提出了一种改进的数据隐私保护方法Alpha+.该方法首先利用(alpha.k)生成原始数据的匿名数据库,然后,将匿名数据库投影为2个可连接的数据库表NSS和SS,并利用NSS和SS有损连接的冗余信息保护数据隐私.接下来,Alpha+对NSS和SS的元组进行合并,以减少最终发布的数据库表大小.最后比较了Alpha+方法与其他类似方法的安全性.实验结果表明Alpha+在聚集查询精度方面明显优于同类方法.     

划分子匿名区域的k-匿名位置隐私保护方法

随着移动计算技术和无线设备的蓬勃发展,位置服务中的隐私保护成为了研究热点。传统的K-匿名方法存在查询结果不精确的缺点,尤其是在用户稀少的场景下,将产生较大的匿名区域,从而增大通信开销。为了平衡服务质量和隐私保护之间的矛盾,依据将匿名区域分裂成几个分散的子匿名区域,提出一种新的划分子匿名区域的方法,该方法将不产生连续的匿名区域而是直接划分出n个子匿名区域,并随机选择一个子匿名区域代替真实用户的位置向LBS服务器发起查询。实验结果表明,该方法能更加有效地保护用户的隐私,并且能够提高服务质量,减少通信开支。     

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。     

隐私保护k-匿名算法研究

隐私保护已成为个人或组织机构关心的基本问题,k-匿名是目前数据发布环境下实现隐私保护的主要技术之一。鉴于多数k-匿名方法采用泛化和隐匿技术,严重依赖于预先定义的泛化层或属性域上的全序关系,产生很高的信息损失,降低了数据的可用性,提出了一种基于聚类技术的k-匿名算法。实验结果表明,该算法在保护隐私的同时,提高了发布数据的可用性。     

基于隐私保护的数据挖掘

基于隐私保护的数据挖掘(PPDM)的目标是在保护原始数据的情况下建立挖掘模型并得到理想的分析结果。该文从PPDM的总体需求出发,基于数据隐藏,将PPDM技术分为安全多方计算技术、匿名技术和数据转换技术。从准确性、隐私性和复杂性3个方面对PPDM技术进行了评估。     

隐私保护中K-匿名模型的综述

K-匿名是近年来隐私保护研究的热点,介绍了K-匿名、K-最小匿名化的基本概念,阐述了泛化与隐匿技术,总结了K-匿名的评估标准,并分析了现有的K-匿名算法。最后对该领域的发展方向作了展望。     

基于隐私保护的数据挖掘综述

无线网络及云计算的普及对网络中用户的隐私构成巨大的威胁,这凸显了基于隐私保护的数据挖掘方法的重 要性和迫切性。本文比较了几种颇为典型的用于隐私保护的数据挖掘方法,并概述了国内关于这些方法的研究动向,总结出关于隐私保护的数据挖掘方法所面临的挑战。     

视觉身份隐私保护：人脸匿名化研究方法

随着深度学习的广泛应用,身份伪造技术的发展越来越迅猛.各种伪造的图像和视频在社交媒体平台上的传播直接影响了公共隐私安全,人脸身份隐私保护已成为当前研究热点.本文从基于图像和视频两个方面的匿名化方法阐述和归纳了人脸隐私保护研究现状,并将人脸图像匿名化方法从图像语义修改、图像语义保持、视觉可恢复以及深度学习过程中的人脸隐私保护四个方面进行分类,将人脸视频匿名化方法从聚焦面部区域隐私的视频匿名化方法和面向生物特征隐私的视频匿名化方法两个方面进行分类.在此基础上,本文进一步介绍目前广泛使用的数据集及匿名算法评价标准,分析现有人脸匿名技术生成人脸图像的可靠性和实用性,并对此领域的未来研究进行了展望.     

基于K-匿名的快递信息隐私保护应用

针对快递单号被盗取和快递单信息保护不当造成的隐私泄露问题进行了研究, 提出了一种新型K-匿名模型对快递信息进行匿名处理。该方法通过随机打破记录中属性值之间的关系来匿名数据, 相比于其他传统方法, 克服了数据间统计关系丢失的问题和先验知识攻击。实验结果表明, 新型K-匿名方法能够加强隐私保护和提高知识保护的准确性。     

浅析数据挖掘中的隐私保护

隐私保护是数据挖掘中一个重要的研究方向,如何在不违反隐私规定的情况下,利用数据挖掘工具发现有意义的知识是一个热点问题。本文介绍了数据挖掘中隐私保护的现状,着重介绍目前数据挖掘中的隐私保护问题以及隐私保护技术的研究情况。最后展望隐私保护未来的发展方向。     

一种基于格的隐私保护聚类数据挖掘方法

由于云计算的诸多优势,用户倾向于将数据挖掘和数据分析等业务外包到专业的云服务提供商,然而随之而来的是用户的隐私不能得到保证.目前,众多学者关注云环境下敏感数据存储的隐私保护,而隐私保护数据分析的相关研究还比较少.但是如果仅仅为了保护数据隐私,而不对大数据进行挖掘分析,大数据也就失去了其潜在的巨大价值.本文提出了一种云计算环境下基于格的隐私保护数据发布方法,利用格加密构建隐私数据的安全同态运算方法,并且在此基础上实现了支持隐私保护的云端密文数据聚类分析数据挖掘服务.为保护用户数据隐私,用户将数据加密之后发布到云服务提供商,云服务提供商利用基于格的同态加密算法实现隐私保护的k-means、隐私保护层次聚类以及隐私保护DBSCAN数据挖掘服务,但云服务提供商并不能直接访问用户数据破坏用户隐私.与现有的隐私数据发布方法相比,论文的隐私数据发布基于格的最接近向量困难问题（CVP）和最短向量困难问题（SVP）,具有很高的安全性.同时算法有效保持了密文数据间距离的精确性,与现有研究相比挖掘结果也具有更高的精确性和可用性.论文对方法的安全性进行了理论分析并设计实验对提出的隐私保护数据挖掘方法效率进行评估,实验结果表明本文提出的基于格的隐私保护数据挖掘算法与现有的方法相比具有更高的数据分析精确性和更高的计算效率.     

基于博弈论的隐私保护分布式数据挖掘

隐私保护的分布式数据挖掘问题是数据挖掘领域的一个研究热点,而基于经济视角,利用博弈论的方法对隐私保护分布式数据挖掘进行研究只是处于初始阶段。基于收益最大化,研究了完全信息静态博弈下分布式数据挖掘中参与者(两方或多方)的策略决策问题,得出了如下结论:数据挖掘在满足一定的条件下,参与者(两方或多方)的准诚信攻击策略是一个帕累托最优的纳什均衡策略;在准诚信攻击的假设下,参与者(多方)的非共谋策略并不是一个纳什均衡策略。同时给出了该博弈的混合战略纳什均衡,它对隐私保护分布式数据挖掘中参与者的决策具有一定的理论和指导意义。     

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。     

基于数据处理的数据挖掘隐私保护技术分析

随着数据挖掘技术的发展与应用,如何在得到准确的挖掘结果的同时保护隐私信息不被泄露,已经成为必须解决的问题.基于数据处理的数据挖掘隐私保护是一种有效的途径,通过采用不同的数据处理技术,出现了基于数据匿名、数据变换、数据加密、数据清洗、数据阻塞等技术的隐私保护算法.文中对基于数据处理的数据挖掘隐私保护技术进行了总结,对各类算法的基本原理、特点进行了探讨.在对已有技术和算法深入对比分析的基础上,给出了数据挖掘隐私保护算法的评价标准.     

基于语义匿名代理的轨迹隐私保护方法

位置服务中隐私保护非常重要,移动设备的不可靠性往往会泄露个人轨迹数据等秘密信息。基于此提出新的轨迹隐私保护方法——基于语义匿名代理SAP(Semantic Anonymity Proxy),从传统轨迹匿名时使用的中心匿名服务器可能不可信为突破口,取消使用中心匿名服务器,使用基于背景地图模型的语义匿名和代理请求的方法实现基于位置的服务。在基于真实与模拟数据的测试中,在同CloakP2P比较时显示了其在轨迹隐私保护的有效性和服务的优质性。     

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。