本文關(guān)鍵詞：可穿戴傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著電子信息技術(shù)的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代的到來,可穿戴傳感器設(shè)備已經(jīng)為成為科學(xué)技術(shù)發(fā)展的新浪潮,并推動電子行業(yè)產(chǎn)生更多的創(chuàng)新�？纱┐鱾鞲衅髟O(shè)備在采集大量用戶信息,提高用戶生活質(zhì)量的同時,也面臨著隱私泄露的風(fēng)險。由于通信環(huán)境的開放性和可穿戴設(shè)備采集到數(shù)據(jù)的高度隱私性,傳統(tǒng)的加密算法和數(shù)據(jù)采集方案不能夠直接地適用于可穿戴傳感器網(wǎng)絡(luò)。因此建立一個輕量級的安全有效的數(shù)據(jù)傳輸、存儲和發(fā)布機制對于可穿戴傳感器設(shè)備的廣泛應(yīng)用具有十分重要的意義。在設(shè)計數(shù)據(jù)傳輸和存儲方案之前,本文首先分析了基于分簇結(jié)構(gòu)的CPDA算法和基于分片的SMART算法。針對可穿戴網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,對比了CPDA算法和SMART算法,分析了兩類數(shù)據(jù)聚合算法的優(yōu)缺點及其各自面對可穿戴網(wǎng)絡(luò)的局限性。在以上研究的基礎(chǔ)上,本文以醫(yī)療系統(tǒng)為例,構(gòu)建了可穿戴傳感器設(shè)備網(wǎng)絡(luò)模型、信任模型和安全模型,提出了基于數(shù)據(jù)分割技術(shù)的同態(tài)加密數(shù)據(jù)聚合技術(shù)。針對該算法,文章進行了安全性分析與比較,結(jié)果表明該算法具有較好的通信負載和計算負載,可以抵抗節(jié)點俘獲攻擊、數(shù)據(jù)重傳攻擊和偽裝攻擊,能夠在數(shù)據(jù)采集和存儲的過程中保護可穿戴傳感器設(shè)備用戶的隱私。其次,本文從數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護方面展開研究,深入分析了k-匿名技術(shù)。傳統(tǒng)的k-匿名技術(shù)采用的方法大部分是將準標識符進行泛化和隱匿,帶來的數(shù)據(jù)損失較大�；谖⒕奂疢DAV技術(shù)的k-匿名相較前者具有較好的效果,但是MDAV算法雖然通過一次聚類過程產(chǎn)生等價類,較好的解決了傳統(tǒng)算法中離群點的問題,但是仍然面臨著鏈接攻擊。此外,該算法只能針對靜態(tài)數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)發(fā)布,當數(shù)據(jù)集動態(tài)更新時,算法具有較高的更新成本。最后,針對基于MDAV的k-匿名技術(shù)存在的不足,本文設(shè)計了DMDAV算法,旨在保護個體隱私的同時,最大限度地減少信息損失,提高數(shù)據(jù)表匿名的效果,降低鏈接攻擊風(fēng)險,實現(xiàn)數(shù)據(jù)表的動態(tài)更新。針對用戶隱私數(shù)據(jù)表可能具備的數(shù)值型敏感屬性和非數(shù)值型敏感屬性本文分別設(shè)計了AMDAV算法和BMDAV算法,限制了敏感屬性距離,提高了匿名的效果。針對本文提出的算法,文章進行了性能分析與比較,仿真結(jié)果表明,該算法在計算復(fù)雜度、信息損失度和泄密風(fēng)險等方面具有較好的效果,可以在數(shù)據(jù)發(fā)布過程中較好地保護用戶的隱私。
【關(guān)鍵詞】：可穿戴設(shè)備 隱私保護 同態(tài)加密 匿名 MDAV
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP309
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-17
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 選題意義12-14
• 1.3 研究現(xiàn)狀和文章主要內(nèi)容14-15
• 1.4 論文的內(nèi)容安排15-17
• 2 可穿戴網(wǎng)絡(luò)隱私保護技術(shù)概述17-27
• 2.1 隱私保護17-19
• 2.2 可穿戴設(shè)備網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集方案存在的問題19-23
• 2.2.1 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計方案存在的問題19-20
• 2.2.2 現(xiàn)有的聚合技術(shù)存在的缺陷20-23
• 2.3 可穿戴設(shè)備網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)有數(shù)據(jù)發(fā)布方案存在的問題23-26
• 2.3.1 匿名23-25
• 2.3.2 k-匿名技術(shù)25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 3 數(shù)據(jù)聚集和存儲過程的隱私保護27-45
• 3.1 同態(tài)加密技術(shù)27-30
• 3.1.1 加法同態(tài)加密算法28-29
• 3.1.2 乘法同態(tài)加密算法29-30
• 3.2 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)聚合算法在可穿戴網(wǎng)絡(luò)中的局限性30-31
• 3.3 一種新型的基于數(shù)據(jù)分割的同態(tài)加密數(shù)據(jù)聚合機制31-38
• 3.3.1 安全模型31-34
• 3.3.2 算法描述34-38
• 3.4 性能與安全性分析38-43
• 3.4.1 性能分析39-41
• 3.4.2 安全性分析41-42
• 3.4.3 魯棒性42-43
• 3.5 本章小結(jié)43-45
• 4 數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護45-65
• 4.1 k-匿名隱私保護技術(shù)45-50
• 4.1.1 匿名的實現(xiàn)方法45-46
• 4.1.2 k-匿名46-48
• 4.1.3 匿名化精度的度量48
• 4.1.4 信息損失的度量48-49
• 4.1.5 泄密風(fēng)險的度量49-50
• 4.1.6 離群點的問題50
• 4.2 基于MDAV的匿名算法50-52
• 4.3 一種新型的基于敏感屬性限制的動態(tài)MDAV隱私保護算法e-DMDAV52-60
• 4.3.1 安全模型52-53
• 4.3.2 新型的針對數(shù)值型敏感屬性的e-AMDAV算法53-56
• 4.3.3 新型的針對非數(shù)值型敏感屬性的e-BMDAV算法56-59
• 4.3.4 新型的e-DMDAV算法59-60
• 4.4 性能分析與比較60-64
• 4.4.1 算法復(fù)雜度分析61
• 4.4.2 信息損失度比較61-63
• 4.4.3 泄密風(fēng)險評估63
• 4.4.4 敏感屬性值差異比較63-64
• 4.5 本章小結(jié)64-65
• 5 總結(jié)與展望65-67
• 5.1 主要工作總結(jié)65-66
• 5.2 未來工作展望66-67
• 參考文獻67-70
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果70-72
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集72

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