面向移动社交网络的位置隐私保护方法

移动社交网络为人们的生活带来了极大的便利,但用户在享受这些服务带来便利的同时,个人位置隐私受到了严重威胁。首先对用户位置隐私保护需求进行了形式化描述,继而针对用户的敏感兴趣点泄露问题,提出了一种情景感知的隐私保护方法。该方法将位置信息、社交关系、个人信息引入到知识构建算法中以计算兴趣点间的相关性,并利用该相关性及时空情景实时判断发布当前位置是否会泄露用户隐私,进而实现了隐私保护与服务可用性间的平衡。最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

社交网络的隐私保护

随着Facebook的上市,社交网络再次成为全球的焦点,网络中无时无刻不在产生用户数据,通过对海量的非结构化数据进行价值挖掘,社交网络引领其他互联网领域的应用率先进入大数据时代。本文描述了现阶段社交网络的特点及其对当今社会的影响,并对其存在的安全问题进行了分析,最后给出了相应的对策。     

社交网络用户隐私保护的博弈模型

基于不完全信息的动态博弈,分别通过攻防博弈、共同防御博弈、联合攻击博弈研究了社交网络用户隐私的攻防博弈过程,并重点探讨了用户关系层次对博弈结果的影响。结论表明,非完全自私的防御者可以优化整体的防御水平,优化的程度取决于用户隐私价值大小和关系层次的综合作用;攻击者之间共谋可以获得更高的攻击效用,关系层次对不同的攻击者具有不同的影响。研究结果对社交网络用户更好地保护隐私具有一定指导作用。     

社交网络用户隐私泄露量化评估方法

社交网络用户隐私泄露的量化评估有利于帮助用户了解个人隐私泄露状况,提高公众隐私保护和防范意识,同时也能为个性化隐私保护方法的设计提供依据.针对目前隐私量化评估方法主要用于评估隐私保护方法的保护效果,无法有效评估社交网络用户的隐私泄露风险的问题,提出了一种社交网络用户隐私泄露量化评估方法.基于用户隐私偏好矩阵,利用皮尔逊...     

社交网络用户浏览轨迹信息隐私保护方法仿真

随着网络应用的广泛普及,QQ、微信、YY语音、陌陌等社交软件走进千家万户,但社交网络用户浏览轨迹信息隐私保护问题也随之而来。由于社交网络平台安全机制存在漏洞,抵御网络攻击性能不强,使社交网络用户信息纷纷泄露。针对问题根源,提出ACP用户隐私信息防护系统,建立社交网络用户真空登陆模块(VM)、通讯信息密码文模块(RDT)及信息储存保护墙模块(LDM)一体化ACP用户隐私信息防护系统,从根源保护社交网络用户浏览轨迹信息的隐私安全。通过数据模拟仿真实验证明提出的ACP用户隐私信息防护系统,对社交网络用户浏览轨迹信息隐私保护具有可用性与有效性。     

社交网络中的位置隐私保护研究

随着智能终端设备和社交网络服务的广泛使用,移动互联网发展的一个重要趋势是社交、位置和移动相融合,在这些应用中,位置是一项非常重要的信息。该文从位置隐私泄露的风险出发,介绍了几种位置隐私保护技术,比较它们的优劣,提出了移动感知的匿位区域生成方法,通过信息熵理论将用户位置的不可推测性最大化,实现了社交网络中个人隐私保护。     

社交网络中的位置隐私保护研究

随着智能终端设备和社交网络服务的广泛使用,移动互联网发展的一个重要趋势是社交、位置和移动相融合,在这些应用中,位置是一项非常重要的信息。该文从位置隐私泄露的风险出发,介绍了几种位置隐私保护技术,比较它们的优劣,提出了移动感知的匿位区域生成方法,通过信息熵理论将用户位置的不可推测性最大化,实现了社交网络中个人隐私保护。     

移动社交网络中大学生用户隐私泄露防范措施探究

为了更客观对移动社交网络中大学生用户个人信息泄露现状进行分析和风险评估,本文通过对移动社交网络中用户进行聚类分析识别其中的大学生用户,利用关联规则分析大学生用户隐私泄露风险特征,从中发现用户信息泄露的关键因素,最后探析用户隐私泄露防范措施,在一定程度上提高移动社交网络中大学生用户个人隐私及个人信息保护意识,同时也为国家逐步制定和出台有关移动网络平台用户信息管理规范政策提供数据支撑。     

社交网络隐私保护中的随机算法

提出了一种基于高斯随机乘法的社交网络隐私保护方法.该算法利用无向有权图表示社交网络,通过高斯随机乘法来扰乱其边的权重,保持网络最短路径不变并使其长度应与初始网络的路径长度尽可能接近,以实现对社交网络的隐私保护.从理论上证明了算法的可行性及完美算法的不存在性.采用这种随机乘法得到的仿真结果符合理论分析结果.     

权重社交网络隐私保护中的差分隐私算法

针对社交网络的边权重隐私泄露问题,提出一种权重社交网络隐私保护算法。利用无向有权图表示社交网络,把边权重序列作为一个无归属直方图处理,将包含敏感信息的权重加入拉普拉斯噪声以满足差分隐私保护要求。为减少噪音量,对直方图中具有相同计数的桶合并成组,根据组间k-不可区分性来保证差分隐私保护要求,通过对原始的权重序列进行一致性推理保持网络最短路径不变。理论分析和实验结果表明,该算法能够满足差分隐私保护要求,且提高了信息发布的准确性和实用性。     

社会网络数据的三级隐私保护发布算法研究

近年来,社会网络中的隐私保护得到了诸多关注。攻击者可以应用相关背景知识对发布的社会网络进行攻击,从而导致用户的隐私被泄露。已有工作通常只考虑了结点泄露和边泄露的情况,而忽略了攻击者可能通过识别用户的敏感信息来进行攻击。针对现有问题,提出了特征泄露的概念,并进行了理论分析。在此基础上,创造性地提出了三级隐私保护的概念,建立了隐私保护模型k-s图,并给出了k-s算法来生成k-s图。理论分析和实验结果表明,k-s算法是正确有效的。     

支持隐私保护的社交网络信息传播方法

社交网络影响力传播重点关注如何使用少量的种子集合在社交网络中产生尽可能高的影响力,并将转发作为信息传播的唯一方式,忽略了其他传播方式,例如用户可通过发布一条与所见信息内容相似的信息来进行传播,这种传播方式(称为转述)因为难以追踪,所以存在隐私泄漏的风险.针对上述问题,定义了一种支持转述关系的社交网络信息传播模型,提出了...     

用户账号分权限的社交登录隐私保护平台

社交网站引入第三方网站来丰富自身应用,增强用户体验,但同时会造成用户隐私信息泄露,甚至给用户的人身财产安全带来威胁。文章采用用户账号权限分离技术以降低用户隐私泄露风险,即用户拥有包含不同隐私信息的账号,同时这些账号对应不同的权限,默认以高权限账号（主账号）来进行社交网站的日常登录操作,以低权限账号（副账号）授权第三方应用。在不影响用户体验的情况下,该技术能实现在不同账号间的快速切换。系统不依赖于用户的警觉意识,起到了保护用户隐私的作用。     

社交网络链路预测的个性化隐私保护方法

链路预测(link prediction)是社交网络中社交关系预测和推荐的重要手段,然而链路预测过程中需要大量用户个人信息,带来了极大的隐私泄露的危险.用户很可能拒绝提供链路预测需要的信息,这将导致链路预测效果的下降,从而会进一步伤害用户体验.为了打消用户隐私泄露的顾虑,激励用户为链路预测提供更多的数据,提出了一种社交网络链路预测的个性化隐私保护方法.摆脱了对服务商的完全依赖,让用户和服务商共同合作来完成链路预测;为敏感信息和非敏感信息添加不同强度的噪声干扰,保护敏感链路不被泄露的同时维持较好的链路预测效果;并根据用户个性化的隐私设置,保证用户的敏感链路不会被公开的非敏感链路反推.最后,理论证明了提出的方法可以满足ε-差分隐私,并在真实数据集上验证了PrivLP能够在维持较高的链路预测准确性的前提下有效提升隐私保护效果.     

机器学习中的隐私攻击与防御

大数据时代丰富的信息来源促进了机器学习技术的蓬勃发展,然而机器学习模型的训练集在数据采集、模型训练等各个环节中存在的隐私泄露风险,为人工智能环境下的数据管理提出了重大挑战.传统数据管理中的隐私保护方法无法满足机器学习中多个环节、多种场景下的隐私保护要求.分析并展望了机器学习技术中隐私攻击与防御的研究进展和趋势.首先介绍了机器学习中隐私泄露的场景和隐私攻击的敌手模型,并根据攻击者策略分类梳理了机器学习中隐私攻击的最新研究;介绍了当前机器学习隐私保护的主流基础技术,进一步分析了各技术在保护机器学习训练集隐私时面临的关键问题,重点分类总结了5种防御策略以及具体防御机制;最后展望了机器学习技术中隐私防御机制的未来方向和挑战.     

社会网络中基于节点平均度的k-度匿名隐私保护方案

社会网络数据的发布可能导致用户隐私被泄露,例如用户的身份信息可能被恶意攻击者通过分析网络中节点的度数识别出来,针对这个问题提出一种基于节点平均度的k-度匿名隐私保护方案.方案首先利用基于平均度的贪心算法对社会网络节点进行划分,使得同一分组中节点的度都修改成平均度,从而生成k-度匿名序列;然后利用优先保留重要边的图结构修改方法对图进行修改,从而实现图的k-度匿名化.本方案在生成k-度匿名序列时引入平均度,提高了聚类的精度,降低了图结构修改的代价.同时,由于在图结构修改时考虑了衡量边重要性的指标—邻域中心性,重要的边被优先保留,保持了稳定的网络结构.实验结果表明,本方案不仅能有效地提高网络抵抗度攻击的能力,还能极大降低信息损失量,在保护用户隐私的同时提高了发布数据的可用性.     

移动社交网络实时缺席隐私保护

针对移动社交网络中的缺席隐私保护问题,建立用户自定义隐私保护参数模型。设计用户个性化设置隐私参数的方法,给出运动情况下缺席隐私保护的必要条件,并采用泛化方法实现缺席隐私保护及资源的实时发布。在人造数据集上与WYSE算法进行对比,实验结果表明,在计算时间相当的情况下,该算法的发布延时较少。     

Android用户隐私保护系统

随着移动互联网的快速发展,手机作为移动互联的重要终端其所受的安全威胁已不亚于传统PC。文章针对目前手机用户的隐私信息(如通讯信息、短信息、通话记录、相册、文件等)泄露这一用户最为关心的问题,在目前主流的手机操作系统Android OS下设计并实现一个用户隐私保护系统。其主要研究和解决Android系统下的恶意进程识别和隐私数据加密两个问题,通过设计黑白名单授权访问隐私数据和实时监控每个进程以及用AES、MD5等算法加密隐私数据,从而达到保护用户隐私的目的。     

物流行业中用户隐私保护方法研究

This paper takes the protection of user privacy information in express logistics industry as the main research object, and de-signs a scheme to protect user privacy by using RFID technology and multi-layer encryption technology. The proposed scheme canrealize the dual privacy protection for both internal and external of logistics companies, and ensure that the responsible person of pri-vacy information disclosure can be reviewed.