垂直分布数据集上的安全Skyline查询算法

Skyline查询是指从多维数据集中筛选出不被其他任何数据点支配的数据点,是一种重要的数据分析方法。近年来,随着隐私保护需求的不断增长,分布式数据集上保护隐私的Skyline查询算法也受到越来越多关注。然而,现有的垂直分布数据集上的Skyline查询方案数据以明文存储,不能实现数据的隐私保护。为此,深入研究了垂直分布式数据集上保护隐私的Skyline查询问题,提出了一种抗合谋攻击的多方垂直分布数据集上的Skyline查询协议。理论分析证明了提出协议的正确性和安全性。此外,通过理论分析和模拟实验对协议运行效率进行了评估,结果显示新方案具有较高的运行效率。     

外包数据库服务隐私保护方法

针对目前基于数据库加密的隐私保护外包数据库服务技术需要对整个数据库进行频繁的加密和解密操作,不能有效实现数据处理性能与数据隐私保护之间平衡的不足,提出一种新的基于分布式外包数据库服务的隐私保护方法。该方法引入准标识属性集自动检测和概率匿名隐私保护技术,采用对部分敏感属性加密或匿名的方式和分解准标识属性集的方式实现数据的水平分解和垂直分解,并针对不同的数据分解方式,给出了分布式查询处理的方案。理论分析和实验结果表明,该方法可实现非可信数据库服务器的外包,并能较好地平衡数据查询性能和隐私保护之间的矛盾。     

基于敏感数据加密的分布式安全数据库服务研究*

针对目前基于数据加密技术的安全数据库服务不能有效平衡数据处理性能与数据隐私保护的不足,提出一种新的基于分布式安全数据库服务的隐私保护方法,通过引入准标志属性集的自动检测技术,采用对部分敏感属性加密和分解准标志属性集的方式实现数据的垂直分解,通过基于元数据的查询分解实现分布式查询处理。实验结果表明,该方法能较好地平衡查询性能与隐私保护之间的矛盾。     

隐私保护的分布式决策树分类算法的研究*

针对分布式决策树构造过程中的隐私保护问题,引入安全多方计算方法设计了可以保护隐私的分布式C4.5决策树分类算法。该算法适用于数据集垂直分布和水平分布两种情况,同时提出了一种新的隐私保护程度的度量方法。实验结果证明设计的隐私保护分布式决策树分类算法不仅很好地保护了原始数据不泄露,同时保持了较高的分类精度。     

一种分布式环境中的二分式多层网格skyline算法

skyline计算在数据挖掘、多标准决策和数据库可视化等领域有着非常重要的作用,这些年已经得到了广泛的关注,以往对于skyline查询的研究大多集中在处理集中的数据集上,即集中式skyline查询,已经得到了很多的研究成果。然而,实际情况是：相关数据几乎分散在几个不同的服务器上,因此在分布式环境中的skyline查询计算需要从各个服务器收集大量的数据;现有的在分布式环境中的skyline查询方法有两个主要问题：一是skyline查询的处理时间较慢;二是在网络中服务器之间传输了很多不必要的重叠数据。提出了一种二分式多层网格法（DMLG）,可以有效地处理在分布式环境中的skyline查询。该方法利用网格的方法,借鉴二分法,最大限度地减少了不必要的重叠数据传输,基于不同的数据集的实验表明,这种方法优于现有的方法。     

基于属性分类的用电大数据隐私保护方法

针对用电大数据环境下,非交互式差分隐私模型无法提供准确查询结果及计算开销较大的问题,提出一种基于最大信息系数与数据匿名化的差分隐私数据发布方法。从原始数据集中选出部分隐私属性作为特征集,利用最大信息系数选出与此特征集相关性高的数据作为隐私数据集,使用协同隐私保护算法对隐私数据集进行保护,发布满足差分隐私保护的用电大数据集。理论分析与实验结果表明,所提出的方法在提高大数据隐私保护处理效率同时,有效分化查询函数敏感性,提高发布数据可用性。     

两层传感器网络中隐私与完整性保护的范围查询协议

针对两层传感器网络中存储节点更容易受到攻击这一问题,文中提出一种隐私与完整性保护的范围查询协议:VQuery.VQuery在保证存储节点正确执行查询的同时能有效防止敏感数据与查询条件的泄露.为了保护数据的隐私性,提出了一种基于多项式技术的隐私保护方案,该方案利用多项式技术对节点采集的数据范围信息和查询条件进行编码,保证存储节点在不知道数据和查询条件真实内容的情况下正确地执行查询处理.为了保护查询结果的完整性,提出了一种基于水印链技术的完整性认证方案,该方案能有效检测查询结果的完整性.为了对多维数据查询结果的完整性认证,提出了一种多维区间树的数据结构来表示多维数据.分析和实验结果论证了VQuery协议的有效性.     

基于位置范围的道路网skyline查询

随着无线通信和定位技术的发展,道路网skyline查询在基于位置的服务等方面越来越重要。考虑到现今道路网中位置隐私保护和定位设备的精度问题,用户在道路网上的位置通常用一个范围来表示。但是,已有的道路网skyline研究都是基于单一查询点。针对这一问题,研究了一种新的查询——基于位置范围的道路网skyline查询(RNS),提出了一种基于边界点替换的有效查询处理算法。另外,针对已有的道路网skyline查询中复杂的道路网距离计算对查询效率的影响问题,通过计算兴趣点在道路网上的有效skyline路段,将其与道路网信息融合,建立了道路网skyline模型。基于该模型设计了一种能有效支持RNS查询的道路网skyline索引SSR-tree,提出了基于索引的RNS查询处理算法。通过大量实验验证了所提方法的有效性,并比较了基于索引的算法在查询效率和精度上的提高。     

两层传感器网络中可验证隐私保护Top-k查询协议

无线传感器网络中隐私保护技术已经成为研究热点,其中隐私保护精确Top-k查询协议已成为富有挑战性的研究问题.文中提出了一种两层传感器网络中可验证隐私保护Top-k查询协议SafeTQ(Safe Top-k Query),SafeTQ由隐私保护Top-k查询协议和两种完整性验证模式组成.SafeTQ使用加随机数扰乱、加密和高资源节点之间安全计算第k位数据值等策略,能够在不泄漏隐私信息的情况下,精确地完成传感器网络Top-k查询.SafeTQ中两种完整性验证模式分别使用邻居数据项形成加密链和空间邻居节点概率发送验证消息策略,使Sink能够检测和拒绝不正确或不完整查询响应.文中通过理论分析和使用真实数据集实验验证了SafeTQ的安全性和有效性.     

面向两层WSNs的高效随机调制隐私保护最值查询协议

无线传感器网络(WSNs)隐私保护一直是研究热点,其中包括对隐私保护最值查询的研究。针对隐私保护最值查询问题,首先利用随机数和数值变换,提出一种不泄露原始参数的数值比较方法,并通过该方法和密码理论,提出一种面向两层无线传感器网络的高效随机调制隐私保护最值查询协议(ERM-MQP)。传感节点使用随机数对采样数据进行调制产生隐私保护数据,在存储节点处查找隐私保护数据的最值,Sink节点恢复隐私保护最值数据得到采样数据最值,完成最值查找。在整个查询过程中数据加密后传送。最后,对安全性和能耗进行了分析,并通过实验与现有的隐私保护最值查询协议进行能耗对比,证明了ERM-MQP协议是安全且高效的。