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。     

数据发布中保护用户隐私的k-匿名方法

k-匿名是数据发布环境下保护用户隐私的一种方法,它可以避免在数据发布时泄露用户的隐私信息,阻止数据库中因连接攻击而导致的隐私泄露.分析和总结了国际上实现k-匿名的主要方法,并对k-匿名在可信数据库中的应用作了展望.     

半监督聚类的匿名数据发布

为增强个体与隐私信息的保护力度,提高数据效用和降低时间代价,提出半监督聚类的(α,k)匿名模型,并设计算法予以实现,分析了算法时间复杂度.针对数据集包含数值属性和分类属性的特点,把数值属性和分类属性映射到相同的度量空间进行运算,以相异矩阵表示数据集元组之间的距离,使相同或者相近的元组有效地聚集到同一个簇内.把高敏感度属...     

一个具有隐私保护的数字产品匿名交易方案

密码及其相关技术是在电子商务中保护用户隐私的重要手段之一，基于数字签名技术，加密技术，以及匿名电子现金技术，提出了一种改进的数字产品网上交易方案，改进后的方案使用匿名的电子现金确保了用户在交易中的匿名性，进一步有效地保护了合法用户的隐私，此外，方案利用数字签名技术，以签名作为商家承诺，有效地解决了商家在交易中的恶意欺诈，如“以次充好，偷梁换柱”等问题。     

随机匿名的位置隐私保护方法

基于空间匿名区域的研究方法容易受到多查询攻击和推理攻击,从而带来隐私暴露问题。为了保证基于位置服务中的隐私安全,基于k-匿名思想,构建了随机k-隐藏集以满足位置k-匿名性和位置l-多样性。随机k-隐藏集是由离散的位置点组成,并且彼此之间的网格距离大于阈值s。利用私有信息检索协议保证了查询结果在检索过程中的隐私性,实现了服务提供者在无法知道用户精确查询结果的前提下为用户提供基于位置的服务。仿真实验验证了算法的安全性和有效性。     

面向大数据的个性化检索中用户匿名化方法

为解决大数据中个性化检索技术所潜在的用户隐私安全和提升个性化信息检索性能之间的矛盾,提出了基于差分隐私与p-link技术相结合的用户兴趣模型匿名化方法．首先对用户的准标示符进行泛化并添加噪音满足差分隐私保护要求,最大化统计数据库中的查询精度,同时最小化识别个体及属性的概率;其次根据用户兴趣之间的相似性将其微聚为满足p-link的等价组,并计算微聚后等价组兴趣条目的权值和等价组质心;最后发布匿名化的数据．大量实验证明：该方法结合差分隐私与p-link两者的特性,实现用户兴趣模型匿名化且用户兴趣基本不发生改变,既能保护用户的隐私信息,又能保证个性化检索性能．     

分布式数据挖掘中基于扰乱的隐私保护方法

通过设计一种随机数值片拆分统计机制,提出分布式环境下的匿名均值统计和匿名方差统计方法;结合同态加密机制,设计了分布式环境下的随机数据交换方法,实现了分布式环境中匿名数据交换机制.结合上述两种方法,提出分布式环境下基于数据扰乱技术的隐私保护方法,支持高效的分布式隐私保护数据挖掘.共谋攻击的实验结果和分析表明：匿名数据交换机制下的数据挖掘隐私保护方法在高密度共谋攻击的半诚实环境中有较好的鲁棒性,与主流的安全多方计算相比具有显著的效率优势;同时,该方法具有较高的灵活性和通用性,能应用于关联规则挖掘、聚类多种场合.     

个性化差分隐私的k匿名轨迹隐私保护方案

针对基于位置服务中移动终端用户轨迹隐私安全及用户个性化需求的问题,提出一种个性化差分隐私的k匿名轨迹隐私保护方案。所提方案根据用户的个性化差异分配不同的隐私预算,利用差分隐私技术对用户轨迹多次添加拉普拉斯噪声,生成2k个噪声轨迹;利用轨迹相似性度量方法确定最优的k-1个噪声用户,将其与真实用户组成k匿名用户组,然后随机选取一个代理用户代替真实用户执行位置服务请求,从而实现对用户身份和轨迹的隐私性保护。通过安全性分析得出方案具有匿名性、不可伪造性和抗假冒攻击等安全特性。仿真实验结果表明,所提方案在隐私保护效果上有明显的优势,且具有较高的执行效率。     

基于差分隐私的敏感数据挖掘技术研究

基于加密的数据挖掘技术往往计算复杂度太高,而差分隐私作为一种数据扰动技术,既能有效降低计算复杂度,又能让使用者分析数据的整体价值。简要分析了差分隐私在具有敏感信息的智能数据挖掘系统中的相关技术。首先,介绍了差分隐私的基本概念;其次,针对频繁项挖掘、回归与分类以及深度学习,分别介绍了差分隐私在敏感数据挖掘中的应用;最后,对比了最新研究方法的性能和优缺点,为进一步研究隐私保护数据挖掘技术提供相关参考。     

1981—2011年少数民族古籍整理出版理论研究综述

文章从少数民族古籍整理出版的意义、方法、翻译、人才建设以及数字化研究5个方面对近30年我国少数民族古籍整理出版理论研究成果进行了系统的梳理和总结,以期对这一时期少数民族古籍整理出版理论研究有一个宏观的了解和把握。     

基于身份盲签名的无线Mesh网络匿名切换认证方案

无线Mesh网络客户端的强移动性使得其需要在无线Mesh路由器之间进行频繁切换。为了解决当前无线Mesh网络中的切换认证方案无法同时实现高效率和高隐私保护的问题,利用密码学中的基于身份盲签名的思想,提出了一种具有隐私保护的高效的无线Mesh网络匿名切换认证方案。首先,无线Mesh路由器向认证服务器发送自己的身份标识获取用于生成用户假名时所使用的公私钥对。其次,无线Mesh客户端通过向无线Mesh路由器发送盲消息请求切换认证过程中所需要的假名。最后,无线Mesh客户端向目标路由器发送预先获取的假名完成切换认证。一方面,本方案利用基于身份的密码技术,有效地减少了整个网络系统由于传统公钥证书的生成、管理、撤销所产生的消耗。另一方面,本方案通过盲签名技术,使得客户端只需使用提前获得的假名进行切换认证,在实现对用户的真实身份信息与运动轨迹保密的同时,能有效地对客户端的数据隐私进行保护。安全分析表明该方案满足双向认证、匿名性、可撤销性和抵抗攻击性等安全要求;性能分析表明,本方案中无复杂的双线性对运算,而且仅需两次握手就能实现切换认证过程。与其他方案相比较,能有效地降低通信代价并减少计算次数,进而减轻认证服务器的负载以及提高认证效率。     

基于隐私保护的位置大数据加密方法研究

为了避免大数据服务中恶意访问用户位置、泄露个人敏感信息等问题的出现,提出并设计了一种基于隐私保护的位置大数据加密方法。首先确定位置大数据的表示方法及定位信息,将位置数据与非位置数据区分开来;其次引入模糊加密理论,对动态的位置数据进行重组;最后建立基于隐私保护的加密算法,实现用户位置大数据的加密保护。通过仿真实验分析的方式,确定该方法的有效性,结果表明,隐私保护加密方法能够有效拦截攻击数据,对位置数据的加密保护误差极低,保护了用户位置的隐私安全。     

基于等差隐私预算分配的大数据决策树算法

针对传统差分隐私保护方案以剩余隐私预算的一半逐层分配,即等比分配隐私预算,被应用于决策树时,随着决策树高度的增加,分配至顶层的隐私预算过小,随机噪声过大,分类准确率受到影响的问题,作者提出以差分隐私保护结合主流决策树C4.5分类方法为基本思路,依据决策树高度等差分配隐私预算的方案。差分隐私中的Laplace机制和指数机制确保决策树分类的安全性。作者利用大数据Hadoop平台的MapReduce框架,主程序进行MapReduce参数配置以及外层循环。在执行到每一个节点时,主程序将数据集属性的统计任务交给Mapper类,Reducer类接收Mapper类的统计结果并利用Laplace机制添加随机噪声,加噪结果返回主程序中作为计算信息增益率的参数。主程序利用指数机制选择最佳细分方案,递归过程直至样本数为0时停止。实验采用UCI数据库的car数据集进行测试,在不同隐私预算下将等比分配与等差分配两种方案得到的分类结果准确率进行对比。实验结果表明：本文算法在可接受的分类准确率降低的情况下满足差分隐私保护;与传统隐私预算分配相比,本文算法在相同隐私预算下提高了分类准确率;对于car数据集,本文算法在隐私预算为0.7或0.8时可较好兼顾数据集的安全性和有效性。因此,在一定程度上依据决策树高度等差分配隐私预算的方案可改善分类准确率,可实际应用于决策树分类算法。     

基于空间数据仓库的空间数据挖掘研究

在讨论空间数据挖掘的相关技术对空间数据挖掘影响的基础上 ,提出一个基于空间数据仓库的空间数据挖掘模型 ,从基于空间数据仓库的数据挖掘角度出发 ,提出有待深入研究和探索的问题 .     

基于局部差分隐私的电动汽车充电位置隐私汇聚

电动汽车频繁接入充电桩充电而产生的位置数据对优化充电桩布置、指导电力调度具有重要意义。然而充电位置数据对于汽车用户来说属于隐私信息。为防止汽车用户的隐私泄露,亟需探索研究隐私汇聚充电位置数据的方法。采用局部差分隐私技术保护电动汽车充电位置数据,通过引入贝叶斯随机多伪隐私算法设计一种基于分区的隐私保护充电位置数据汇聚方法。该方法利用贝叶斯随机多伪隐私算法设计了一个用于本地化扰动充电位置数据的局部混淆算法,然后,结合随机多伪算法的重构算法设计了满足稀疏、样本量小等特点的充电位置数据的隐私汇聚方法。同时,在保证隐私保护水平的前提下,通过对位置域进行划分以缩小隐私位置域,进一步提高汇聚结果的可用性。对所设计方法的隐私性进行分析。最后,在正态分布、均匀分布、峰值分布和随机分布4种不同的合成数据集以及公开的Gowalla数据集上进行验证。实验结果表明：在相同隐私水平的条件下,所设计的方法在可用性方面优于基于随机映射矩阵的隐私汇聚方法。     

路网环境下基于不经意传输的LBS隐私保护方法

基于位置服务(LBS)中的隐私保护方法存在如下常见问题:重视用户端隐私保护而容易忽略LBS服务端的数据安全;隐私保护强度高的方法实用效率低;隐私保护方法大多面向欧氏空间提出,无法适用路网环境,查询准确率低.针对上述问题,基于不经意传输提出了一种LBS兴趣点查询服务中的隐私保护方法,在保护用户位置和查询内容隐私的同时确保LBS服务端数据安全,并能确保路网连续查询的效率和准确率.性能分析及实验结果表明,新方法具有较强的安全性和良好的工作效率.     

基于数据融合和数据挖掘的网络教学资源体系

介绍了数据融合和数据挖掘技术的理论基础,并通过分析两者之间的关系,构建了一个网络教学资源体系的模型,把获得的规则应用到网络教学资源体系中,使网络教学资源体系更加个性、智能化.