增強(qiáng)型身份保持的隱私保護(hù)方法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著信息時(shí)代的到來(lái),越來(lái)越多的數(shù)據(jù)被人們利用起來(lái)。如網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物產(chǎn)生的數(shù)據(jù),可以用于推薦系統(tǒng);患者的醫(yī)療數(shù)據(jù),可以用于對(duì)醫(yī)療并發(fā)癥和疾病之間關(guān)聯(lián)性的研究等。但是這些數(shù)據(jù)通常包含個(gè)人的隱私信息,如果直接發(fā)布的話,將會(huì)導(dǎo)致個(gè)體的隱私泄露。同時(shí),簡(jiǎn)單的刪除這些數(shù)據(jù)中個(gè)體的身份信息并不能達(dá)到保護(hù)個(gè)人隱私的目的,攻擊者可以通過(guò)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性來(lái)推斷或分析出來(lái)個(gè)體的敏感信息。因此,數(shù)據(jù)發(fā)布中的隱私保護(hù)問(wèn)題越來(lái)越受研究者重視。
  關(guān)于數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私

2、保護(hù)方法,最早的保護(hù)方法為k-匿名模型,后面在它的基礎(chǔ)上提出了一些擴(kuò)展模型。這些保護(hù)方法雖然能保護(hù)用戶(hù)的隱私,但是它們往往會(huì)將個(gè)體標(biāo)識(shí)屬性刪除掉,忽略了個(gè)體間的關(guān)聯(lián)性。童云海等人提出了身份保持的隱私保護(hù)方法,但是他所提出的匿名模型沒(méi)有充分考慮單一個(gè)體對(duì)應(yīng)多條記錄間的聯(lián)系,仍然造成隱私泄露。因此,本文進(jìn)一步研究身份保持的隱私保護(hù)方法,主要研究工作如下:
  首先,分析現(xiàn)有的身份保持的隱私保護(hù)模型中存在的問(wèn)題,雖然身份保持的(k,l)

3、-匿名和身份保持的(α,β)-匿名,能夠較好地保護(hù)個(gè)體的記錄鏈接攻擊,但是對(duì)敏感屬性值的約束沒(méi)有考慮一個(gè)個(gè)體對(duì)應(yīng)多個(gè)記錄之間的關(guān)系,仍然存在隱私泄露。
  其次,針對(duì)身份保持的隱私保護(hù)模型中存在的信息泄露的問(wèn)題,本文引入了推理空間和推理集的概念,提出了增強(qiáng)型的身份保持l-多樣性和增強(qiáng)型的身份保持(α,β)-匿名模型,并將檢測(cè)QI分組是否滿足增強(qiáng)型的身份保持l-多樣性模型和增強(qiáng)型的身份保持(α,β)-匿名模型分別轉(zhuǎn)變?yōu)樽钚∨黾兔舾?/p>

4、屬性值出現(xiàn)最大概率問(wèn)題。針對(duì)準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符屬性中的有序?qū)傩院蜔o(wú)序?qū)傩?,給出了更為合理的概化信息損失度量方法。進(jìn)而從信息損失的角度,給出個(gè)體間的距離、個(gè)體到類(lèi)的距離以及類(lèi)間的距離。
  然后,提出一種通用的基于聚類(lèi)的身份保持匿名框架,對(duì)于不同的匿名模型,在判斷一個(gè)等價(jià)組是否滿足給定的匿名約束時(shí)會(huì)有所不同。首先對(duì)原始數(shù)據(jù)的身份屬性進(jìn)行重編碼;然后判斷存在數(shù)據(jù)是否滿足給定的隱私要求,若滿足,則利用聚類(lèi)的方法生成滿足匿名要求的等價(jià)類(lèi);否則,對(duì)剩

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