本文關鍵詞：基于敏感控制的差分隱私數(shù)據(jù)發(fā)布方法研究

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【摘要】：隨著云計算、無線網(wǎng)絡和電子商務等基于互聯(lián)網(wǎng)的應用迅速發(fā)展,在網(wǎng)絡中留下大量的數(shù)據(jù)。然而,這些數(shù)據(jù)的收集者可能分別屬于不同機構,數(shù)據(jù)的集成綜合分析需要將這些數(shù)據(jù)公開發(fā)布或與分析者共享。但這些數(shù)據(jù)往往包含了個人或企業(yè)機構的敏感信息,需要有效的隱私保護方法對數(shù)據(jù)進行隱私保護處理。因此,數(shù)據(jù)發(fā)布或共享的隱私保護研究在近10多年來成為了一個受到廣泛關注的熱點研究方向。本文主要圍繞當前具有復雜關聯(lián)性的數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私保護問題開展研究,通過對數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護方法的研究現(xiàn)狀進行了綜述和分析,指出了現(xiàn)有的差分隱私模型和方法用于復雜關聯(lián)性數(shù)據(jù)時易受推斷攻擊而導致隱私泄漏；提出了基于敏感控制的差分隱私模型以及相關處理算法來解決據(jù)關聯(lián)性帶來的隱私泄露問題,并將該模型與k-匿名模型結(jié)合提高數(shù)據(jù)的效用性。論文的主要研究工作如下：(1)提出基于敏感控制的差分隱私模型和結(jié)合k-匿名的敏感控制差分隱私模型用以解決發(fā)布具有復雜關聯(lián)性數(shù)據(jù)時因推斷攻擊而泄露隱私的問題和因添加過量噪聲而破壞匿名數(shù)據(jù)效用性的問題。基于敏感控制的差分隱私模型利用敏感控制參數(shù)對敏感模板中隱含的敏感規(guī)則的最大置信度進行限制,而在結(jié)合k-匿名的敏感控制差分隱私模型中參數(shù)k作為粒度控制參數(shù)來限制模板所代表數(shù)據(jù)記錄的最小數(shù)量。(2)采用貪心劃分和模板精確化方法對文中提出的基于敏感控制的差分隱私數(shù)據(jù)發(fā)布模型和結(jié)合k-匿名的差分隱私數(shù)據(jù)發(fā)布模型實現(xiàn)了有效的近似算法。由于兩種模型均屬于NP難問題,因此在進行隱私保護過程中利用貪心策略能有效減少算法的搜索空間,而在對數(shù)據(jù)進行貪心劃分后,模板精確化能有效提高數(shù)據(jù)的效用性。并通過對安全性和時間復雜度進行討論說明了實現(xiàn)的算法能滿足隱私需求并且有較好的擴展性。(3)利用實現(xiàn)的兩個近似算法,搭建了對應的隱私保護數(shù)據(jù)發(fā)布系統(tǒng),并利用真實數(shù)據(jù)集Adult在該系統(tǒng)上進行實驗。通過對比在不同大小的匿名數(shù)據(jù)集學習到的決策樹的分類錯誤率和其隱私保護消耗的時間,說明本文提出的兩種模型能安全有效的進行數(shù)據(jù)發(fā)布。同時,隨著實驗數(shù)據(jù)規(guī)模的增大而進行隱私保護所需的時間變化不大可以說明兩種算法對大規(guī)模數(shù)據(jù)依然有效。并且,當選擇了合適的粒度參數(shù)能有效提高匿名數(shù)據(jù)的效用性。
【關鍵詞】：表數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)發(fā)布 隱私保護 差分隱私 κ-匿名
【學位授予單位】：廣西師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP309
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 研究背景及意義9-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀及分析11-15
• 1.3 本文的主要創(chuàng)新與結(jié)構安排15-17
• 第2章 數(shù)據(jù)發(fā)布穩(wěn)私保護方法與問題分析17-27
• 2.1 隱私和隱私泄露與保護17-18
• 2.1.1 隱私和隱私泄露17
• 2.1.2 隱私保護17-18
• 2.2 數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護策略18-20
• 2.3 經(jīng)典的數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護模型及問題分析20-26
• 2.3.1 K-匿名模型20-21
• 2.3.2 差分隱私模型21-25
• 2.3.3 差分隱私模型的問題分析25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 基于敏感控制的差分隱私保護方法27-43
• 3.1 復雜關聯(lián)性數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私問題27-32
• 3.2 基于敏感控制的差分隱私數(shù)據(jù)發(fā)布問題描述32
• 3.3 基于敏感控制的差分隱私保護模型32-35
• 3.4 基于敏感度控制的差分隱私保護算法35-38
• 3.5 結(jié)合k-匿名的敏感控制差分隱私保護模型和算法38-41
• 3.6 算法隱私性與復雜性分析41
• 3.7 本章小結(jié)41-43
• 第4章 系統(tǒng)設計與實驗分析43-53
• 4.1 系統(tǒng)體系結(jié)構43-44
• 4.2 系統(tǒng)用例圖和類圖44-46
• 4.3 實驗環(huán)境與數(shù)據(jù)集46-47
• 4.4 匿名數(shù)據(jù)信息量的度量方法47-48
• 4.5 基于敏感控制的差分隱私保護算法的數(shù)據(jù)效用性分析48-49
• 4.6 結(jié)合k-匿名的敏感控制差分隱私保護算法實驗分析49-52
• 4.6.1 粒度控制參數(shù)對數(shù)據(jù)效用性的影響分析49-50
• 4.6.2 數(shù)據(jù)規(guī)模對算法運行時間和數(shù)據(jù)效用性的影響分析50-52
• 4.7 本章小結(jié)52-53
• 第5章 總結(jié)與展望53-55
• 5.1 總結(jié)53
• 5.2 展望53-55
• 參考文獻55-59
• 附錄一 拉普拉斯機制產(chǎn)生噪聲59
• 附錄二 指數(shù)機制選取分裂點59-61
• 攻讀碩士學位期間的研究成果61-62
• 致謝62-63

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本文編號：878518