本文選題：數(shù)據(jù)發(fā)布 + 隱私保護��； 參考：《廣西師范大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著信息時代的到來,越來越多的數(shù)據(jù)被人們利用起來。如網(wǎng)絡(luò)購物產(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)通常包含個人的隱私信息,如果直接發(fā)布的話,將會導(dǎo)致個體的隱私泄露。同時,簡單的刪除這些數(shù)據(jù)中個體的身份信息并不能達到保護個人隱私的目的,攻擊者可以通過數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性來推斷或分析出來個體的敏感信息。因此,數(shù)據(jù)發(fā)布中的隱私保護問題越來越受研究者重視。關(guān)于數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私保護方法,最早的保護方法為k-匿名模型,后面在它的基礎(chǔ)上提出了一些擴展模型。這些保護方法雖然能保護用戶的隱私,但是它們往往會將個體標識屬性刪除掉,忽略了個體間的關(guān)聯(lián)性。童云海等人提出了身份保持的隱私保護方法,但是他所提出的匿名模型沒有充分考慮單一個體對應(yīng)多條記錄間的聯(lián)系,仍然造成隱私泄露。因此,本文進一步研究身份保持的隱私保護方法,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模型中存在的問題,雖然身份保持的(k,l)-匿名和身份保持的(α,β)-匿名,能夠較好地保護個體的記錄鏈接攻擊,但是對敏感屬性值的約束沒有考慮一個個體對應(yīng)多個記錄之間的關(guān)系,仍然存在隱私泄露。其次,針對身份保持的隱私保護模型中存在的信息泄露的問題,本文引入了推理空間和推理集的概念,提出了增強型的身份保持l-多樣性和增強型的身份保持(α,β)-匿名模型,并將檢測QI分組是否滿足增強型的身份保持l-多樣性模型和增強型的身份保持(α,β)-匿名模型分別轉(zhuǎn)變?yōu)樽钚∨黾兔舾袑傩灾党霈F(xiàn)最大概率問題。針對準標識符屬性中的有序?qū)傩院蜔o序?qū)傩?給出了更為合理的概化信息損失度量方法。進而從信息損失的角度,給出個體間的距離、個體到類的距離以及類間的距離。然后,提出一種通用的基于聚類的身份保持匿名框架,對于不同的匿名模型,在判斷一個等價組是否滿足給定的匿名約束時會有所不同。首先對原始數(shù)據(jù)的身份屬性進行重編碼;然后判斷存在數(shù)據(jù)是否滿足給定的隱私要求,若滿足,則利用聚類的方法生成滿足匿名要求的等價類;否則,對剩余數(shù)據(jù)進行處理。并對算法進行復(fù)雜性分析。最后,從原有身份保持匿名模型的脆弱性,同時從信息損失和運行時間兩方面對增強型身份保持和原有身份保持方法進行比較,實驗結(jié)果表明,本文的增強型身份保持的隱私保護方法提供更強的隱私保護,并且在信息損失和運行時間方面非常接近原有的身份保持匿名方法。
[Abstract]:With the arrival of the information age, more and more data are used by people. For example, the data generated by online shopping can be used for recommendation system, and patients' medical data can be used to study the relationship between medical complications and diseases, etc. But these data usually contain personal privacy information, which, if published directly, can lead to personal privacy disclosure. At the same time, simply deleting the identity information of individuals in these data can not achieve the purpose of protecting personal privacy. Attackers can infer or analyze the sensitive information of individuals through the correlation of data. Therefore, more and more researchers pay attention to privacy protection in data release. Regarding the privacy protection method of data publishing, the earliest protection method is k- anonymous model, and then some extended models are proposed based on it. Although these methods can protect the privacy of users, they often delete the identity attributes of individuals and ignore the relationships between individuals. Tong Yunhai and others have proposed a privacy protection method for identity preservation, but his anonymous model does not fully consider the relationship between individual and multiple records, which still results in privacy disclosure. Therefore, this paper further studies the privacy protection methods of identity preservation. The main research work is as follows: firstly, the problems existing in the existing privacy protection models of identity preservation are analyzed, although identity preserving anonymity and identity preserving (偽, 尾 -anonymity) are analyzed. It can better protect the individual's record link attack, but the constraint on the sensitive attribute value does not take into account the relationship between one individual and multiple records, and there is still privacy disclosure. Secondly, aiming at the problem of information leakage in the privacy protection model of identity preservation, this paper introduces the concepts of reasoning space and inference set, and proposes an enhanced identity preserving (偽, 尾 -anonymity) model with l-diversity and enhanced identity preservation (偽, 尾 -anonymity). The problem that the QI group satisfies the enhanced identity preserving ldiversity model and the enhanced identity preserving model (偽, 尾 -anonymity model) is transformed into the minimum collision set and the maximum probability of sensitive attribute values, respectively. For the ordered and unordered attributes in the quasi-identifier attribute, a more reasonable method to measure the loss of information is given. From the angle of information loss, the distance between individuals, from individuals to classes and between classes is given. Then, a generic cluster-based identity preserving anonymity framework is proposed. For different anonymous models, there are differences in determining whether an equivalent group satisfies a given anonymous constraint or not. Firstly, the identity attributes of the original data are re-coded; then, the existence data is judged to satisfy the given privacy requirements. If the data is satisfied, the equivalent class satisfying the anonymity requirement is generated by clustering method. Otherwise, the remaining data is processed. The complexity of the algorithm is analyzed. Finally, the vulnerability of the original identity maintenance anonymous model and the comparison between the enhanced identity retention and the original identity maintenance methods are compared from the aspects of information loss and running time. The experimental results show that, The enhanced identity preserving privacy method in this paper provides stronger privacy protection and is very close to the original identity anonymous method in terms of information loss and running time.
【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP309

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本文編號：2007841