基于Android防火墙日志系统的研究与实现

针对Android防火墙中的日志系统以及基于日志的入侵检测技术进行了深入研究,提出了误用检测和异常检测相结合的方法对手机防火墙日志进行入侵检测,同时将数据挖掘相关领域的理论和技术应用于入侵检测技术中,通过自主学习和分析各种隐私日志,建立和更新正常特征库和误用特征库,从而实现用户隐私保护,并能对一些木马进行查杀与修复。实验结果证明,该方法对入侵行为具有较高的检测率和较低的误报率,具有较大的实际应用意义。     

一种查询日志匿名化算法

查询日志的发布会泄露用户的隐私。提出一种基于差分隐私的查询日志匿名化算法:首先构建用户查询项模型进行相似度计算并利用所求结果对用户查询项模型进行聚类,其次在聚类过程中添加指数噪音来满足差分隐私,最后发布匿名化数据。实验表明:该算法有效地提高了查询日志的实用性和隐私保护程度。     

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.