检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：金怀民南京邮电大学

学位级别：硕士

随着微机电系统、无线通信、低功耗嵌入式和无线充电技术的飞速发展,无线可充电传感器网络技术正在逐渐成为许多领域的关键技术,如军事监控、环境监测、物流管理等。通常情况下,将节点的采集数据传输给基站有两种方式:传感器之间多跳传... 详细信息

随着微机电系统、无线通信、低功耗嵌入式和无线充电技术的飞速发展,无线可充电传感器网络技术正在逐渐成为许多领域的关键技术,如军事监控、环境监测、物流管理等。通常情况下,将节点的采集数据传输给基站有两种方式:传感器之间多跳传输和采用移动sink。因为采用移动sink方式的众多优点,因此基于该方式的数据收集正逐渐成为无线传感器网络的研究热点,而如何有效的设计数据收集算法规划移动sink的收集路径将在很大程度上影响着无线传感器网络的工作性能。针对移动sink方式收集数据的高延迟特性,本文提出了一种基于传感器节点数据效用的数据收集方法。本文首先建立移动sink在整个传感器网络中进行数据收集的模型。然后在传感器节点数据效用的基础上提出了启发式算法和在线算法。启发式算法根据停留点数据效用规划移动sink收集路径,而在线算法因为不能预先知道所有停留点的数据效用,所以根据停留点之间的距离来规划移动sink。因为启发式算法和在线算法应用场景的局限性,本文又在大规模无线传感器网络下提出了一种基于增强学习算法的移动sink数据收集策略,该策略将移动sink之前的停留点收集经验和当前所处的状态相结合,综合考虑当前环境下的局部最优和随机探索,使得移动sink在收集停留点数据的过程中不断学习周围环境并反馈调整收集路径,最终可以让移动sink回到基站时传输较高效用的数据。最后通过仿真实验模拟了本文提出的启发式算法、在线算法和增强学习算法,实验结果表明本文所提出的算法在特定的应用场景下都有着良好的性能。

关键词：可充电传感器网络数据效用路径规划数据收集算法

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基于效用的大数据定价方法研究

基于效用的大数据定价方法研究

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作者：陈俞宏重庆交通大学

学位级别：硕士

随着移动互联网、物联网等的飞速发展,人们生产生活中产生的数据量呈指数级增长,数据中隐藏的巨大价值使得大数据成为社会各界关注的热点。数据资源的流通共享是大数据应用的关键,而数据流通的前提是对其进行合理的定价。考虑到当前大... 详细信息

随着移动互联网、物联网等的飞速发展,人们生产生活中产生的数据量呈指数级增长,数据中隐藏的巨大价值使得大数据成为社会各界关注的热点。数据资源的流通共享是大数据应用的关键,而数据流通的前提是对其进行合理的定价。考虑到当前大数据定价方法忽视数据自身价值以及用户利益等的不足,本文研究了基于效用的大数据定价方法,通过机器学习模型建立数据效用函数,以此来量化数据价值,同时关注用户利益,构建了基于斯塔克伯格博弈的大数据定价模型,最后以二手房评估数据作为案例数据对该定价方法进行应用研究。本文主要的研究内容包括:(1)梳理了大数据定价相关理论和方法。分析了影响数据价值的因素,提出了大数据价值评估模型;定义了数据效用函数和用户效用函数;分析了数据定价过程中数据产品提供商和数据用户双方的利益博弈;分析对比了当前大数据定价方法的优势与劣势,在此基础上提出基于效用的大数据定价方法。(2)建立了基于机器学习的数据效用函数。分析总结了大数据知识发现和价值提取过程,在此基础上提出基于机器学习模型的数据效用度量方法;定义了基于回归的机器学习模型;阐述了数据效用的度量方法,以模型的准确度来反映数据的效用,给出了数据效用函数的表达式。(3)构建了基于斯塔克伯格博弈的大数据定价模型。由于大数据价值的不确定性,本文以用户效用来度量用户购买数据产品所获得的效用,建立了数据用户的效用函数,同时,建立数据产品提供商的利润函数;通过斯塔克伯格博弈模型确定了同时满足提供商利润最大化和用户效用最大化的最优数据定价,经过推导分析证明,该数据产品价格为全局最优解。(4)基于效用的大数据定价方法应用研究。选用随机森林模型作为度量数据效用的机器学习模型,利用通过房地产网站等收集的二手房数据进行案例分析。分析结果表明,本文设定的数据效用函数显著,能够较好地反映数据的价值;将数据效用函数代入数据定价模型进行计算,得到博弈的均衡价格,即为数据产品的最优定价。

关键词：大数据定价方法数据效用斯塔克伯格博弈

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基于本地差分隐私的效用优化键值数据保护方法、装置

基于本地差分隐私的效用优化键值数据保护方法、装置

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作者：王凤祥朱友文 211106 江苏省南京市江宁区将军大道29号

本发明公开了一种基于本地差分隐私的效用优化键值数据保护方法、装置，所述方法包括：对键域划分为敏感数据域和非敏感数据域，并向用户公开；用户对本地键值数据区分为敏感键值数据和非敏感键值数据，分别进行扰动，得到隐私键值数据... 详细信息

标准号: CN115906164A

本发明公开了一种基于本地差分隐私的效用优化键值数据保护方法、装置，所述方法包括：对键域划分为敏感数据域和非敏感数据域，并向用户公开；用户对本地键值数据区分为敏感键值数据和非敏感键值数据，分别进行扰动，得到隐私键值数据，将隐私键值数据发送至服务器；服务器收集多个用户的隐私键值数据，分别对其中的敏感隐私键值数据和非敏感隐私键值数据中的键数据和值数据进行统计，计算得到原始键值数据中的键数据的频率分布和值数据的均值。采用上述技术方法，在用户本地根据隐私的重要程度采用不同的扰动方式，区别相应的保护力度，保护用户隐私的同时，提高了整体的数据效用，以及频率估计与均值估计结果的准确度。

关键词：隐私键数据敏感键服务器非敏感数据准确度均值估计敏感数据频率分布频率估计扰动方式数据保护数据发送数据效用用户公开用户隐私敏感扰动优化统计

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基于本地差分隐私的分布式图统计采集算法

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计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1643-1669页

作者：傅培旺丁红发刘海蒋合领唐明丽于莹莹贵州省高等学校区块链与金融科技重点实验室(贵州财经大学) 贵阳550025 贵州财经大学信息学院贵阳550025

社交网络、社交物联网等应用场景产生的海量分布式图结构数据,被应用服务商采集并以此提供各类以数据为驱动的服务,或将引发严重的隐私风险.在此背景下,如何针对具备强关联性的分布式图结构数据实现安全高效的采集,成为大规模图结构数... 详细信息

社交网络、社交物联网等应用场景产生的海量分布式图结构数据,被应用服务商采集并以此提供各类以数据为驱动的服务,或将引发严重的隐私风险.在此背景下,如何针对具备强关联性的分布式图结构数据实现安全高效的采集,成为大规模图结构数据应用服务的瓶颈.面向分布式图结构数据隐私保护的节点或边本地差分隐私模型无法有效处理隐私保护效果和数据有效性之间的冲突关系.针对该问题,提出基于本地差分隐私的分布式图统计采集算法,同时实现度分布、三角计数序列和聚类系数3个不同统计指标采集,并适应不同有效性和隐私保护的需求.首先,采用分组机制及对称一元编码机制,设计具备高强度隐私保护的基于Node-LDP的度分布采集算法;其次,基于所提度分布采集算法获取阈值,引入剪枝算法缓解随机加噪的噪声边过多问题,并分别提出基于Node-LDP和Edge-LDP的三角计数序列采集算法;再次,在前述三角计数序列采集算法基础上引入拉普拉斯机制,从而分别提出基于Node-LDP和Edge-LDP的聚类系数采集算法,进而实现不同保护强度及数据效用需求下的分布式图结构多指标采集;最后,实验和对比结果表明,所提算法能同时提高隐私保护强度和数据效用,比现有单一或多统计指标采集算法更具优势.

关键词：图结构数据本地差分隐私隐私保护技术数据效用图统计数据采集

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面向频繁序列的局部差分隐私保护研究

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哈尔滨工程大学学报 2019年第11期40卷 1903-1910页

作者：杨高明龚晨方贤进葛斌苏树智安徽理工大学计算机科学与工程学院

为增强频繁序列的隐私保护力度,提高其挖掘效用和降低数据维度的影响,本文提出满足局部差分隐私的频繁序列挖掘模型,设计算法予以实现。该算法采用剪枝思想获取频繁序列,利用随机响应方法在局部敏感度基础上干扰数据集,并利用序列支持... 详细信息

为增强频繁序列的隐私保护力度,提高其挖掘效用和降低数据维度的影响,本文提出满足局部差分隐私的频繁序列挖掘模型,设计算法予以实现。该算法采用剪枝思想获取频繁序列,利用随机响应方法在局部敏感度基础上干扰数据集,并利用序列支持度和专有隐私预算提高其适用性,利用FP-Growth前缀与后缀原理,由2级与2级以上频繁序列挖掘3级与3级以上频繁序列;选取合理局部敏感度遍历干扰前后的数据集,以确定挖掘频繁序列的运行时间;根据差分隐私的组合性质,从理论角度证明算法满足局部差分隐私,并实验验证算法的有效性。实验结果表明该算法可以安全高效地实现频繁序列的局部差分隐私保护,保证频繁序列的准确性。

关键词：局部差分隐私频繁序列随机响应局部敏感度隐私保护专有隐私预算数据效用关联规则

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混洗差分隐私保护的度分布直方图发布算法

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西安电子科技大学学报 2023年第6期50卷 219-236页

作者：丁红发傅培旺彭长根龙士工吴宁博贵州财经大学信息学院贵州省大数据统计分析重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵安新区科创产业发展有限公司贵州贵阳550025

当前,基于中心化或本地差分隐私的图数据度分布直方图发布算法无法有效平衡发布数据的隐私保护程度及其可用性,且不能有效保护用户的身份隐私。针对该问题,在编码-混洗-分析框架下提出一种混洗差分隐私保护的度分布直方图发布算法。首先... 详细信息

当前,基于中心化或本地差分隐私的图数据度分布直方图发布算法无法有效平衡发布数据的隐私保护程度及其可用性,且不能有效保护用户的身份隐私。针对该问题,在编码-混洗-分析框架下提出一种混洗差分隐私保护的度分布直方图发布算法。首先,设计混洗差分隐私图数据度分布直方图隐私保护框架,采取交互式用户分组、混洗器及方波本地加噪扰动机制降低编码器对分布式用户本地差分隐私加噪的噪声影响,并利用极大似然估计在分析器端对加噪后的度分布直方图进行数据矫正,从而提高数据效用;其次,提出具体的分布式用户分组、混洗差分隐私加噪和数据矫正算法,并证明其满足(ε,σ)-混洗差分隐私。实验和对比结果表明,所提算法能保护分布式用户隐私,在L_(1)距离、H距离和MSE多个指标度量下的数据效用比已有算法提升了26%以上,且具有较低的时间开销和稳定的数据效用表现,适用不同规模的图数据度分布直方图发布共享应用。

关键词：隐私保护技术图结构混洗差分隐私度分布直方图发布数据效用

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(k,l)-多样性数据发布研究

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计算机科学 2013年第8期40卷 140-145页

作者：杨高明李敬兆杨静朱广丽安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南232001 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

发布未经处理的数据会导致身份泄露和敏感属性泄露,通过概化准标识符可以达到隐私保护的目的,但信息损失过大。针对该问题提出一种基于聚类的(k,l)-多样性数据发布模型并设计算法予以实现。通过使用概率联合分布度量数据对象的离散属性... 详细信息

发布未经处理的数据会导致身份泄露和敏感属性泄露,通过概化准标识符可以达到隐私保护的目的,但信息损失过大。针对该问题提出一种基于聚类的(k,l)-多样性数据发布模型并设计算法予以实现。通过使用概率联合分布度量数据对象的离散属性和连续属性相似性,提高了数据的效用。详细论述了簇的合并、调整和概化策略,结合参数k和l提出隐私保护度概念,指出了基于聚类的最优化(k,l)-多样性算法是NP-难问题,并分析了算法的复杂度。理论分析和实验结果表明,该方法可以有效减少执行时间和信息损失,提高查询精度。

关键词：隐私保护数据发布 l-多样性数据效用聚类相似性度量

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隐私保护数据发布方法及其应用研究

隐私保护数据发布方法及其应用研究

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作者： A S M Touhidul Hasan 中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)

学位级别：博士

在大数据时代,数据分析结果的质量主要取决于可用的高质量数据。为了保证数据分析的质量,各个机构之间共享的有序的信息变得至关重要。数据通常包含个人身份信息,因此发布此类数据可能会导致隐私泄露。为了降低隐私泄露的风险,隐私保护... 详细信息

在大数据时代,数据分析结果的质量主要取决于可用的高质量数据。为了保证数据分析的质量,各个机构之间共享的有序的信息变得至关重要。数据通常包含个人身份信息,因此发布此类数据可能会导致隐私泄露。为了降低隐私泄露的风险,隐私保护方法和匿名技术是必要的。保护隐私泄露最直接的方式是不将数据发布给第三方。但这种方法会影响将来数据分析过程中有趣的和有用的模式的发现。本文重点研究隐私保护数据发布的方法及其应用。对于发布关系数据,我们着重考虑已发布数据集中的隐私和数据可用性问题。当数据集发布时,由于关系数据的鉴定性质,可用的数据集会泄露用户身份信息。因此,应用匿名技术来保护已发布数据集中的用户隐私至关重要。即使应用匿名技术,通过链接和背景知识攻击等方法,发布的数据集仍然有可能泄露用户身份隐私。为了防止链接和背景知识攻击,已发布的数据集需要满足隐私模型。为了满足已发布数据集中的隐私要求,大多数模型减少了数据可用性。本文首先分析单个版本数据集中关系数据发布的隐私和数据有效问题。为了增加单个版本中的数据可用性及隐私保护,我们提出了值交换方法来匿名化发布的数据,该方法使用负关联规则来交换无效记录以满足隐私要求。值交换方法有助于增加隐私保护,并在单个版本的数据集中保持更好的数据可用性。其次,本文研究了顺序发布数据集中隐私保护问题,在顺序版本中,不同的数据发布者相互独立的发布他们自己的数据。针对使用多个独立数据集的个人隐私的合成攻击,为了保护顺序发布数据集免受合成攻击,大部分已发表的工作都使用了减少数据可用性的技术。为了提高数据有效性及防止合成攻击,我们提出了合并方法,该方法应用单元一般化方法来保护个人隐私免受合成攻击并增加数据有效性。此外,我们应用上述方法探讨了共享单车数据发布问题。为了发布共享单车数据,本文使用了相互独立多方数据发布的隐私保护方法。因此,共享单车数据集的发布将受到保护,避免了隐私泄露并增加了数据可用性。在过去几年中,隐私保护对于非关系数据集变得至关重要,例如轨迹数据。轨迹数据可以通过用户访问的地点来揭示用户的隐私,本文扩展了对非关系数据集的研究。通过基于位置服务软件(LBS)收集用户轨迹以提供所请求的服务。针对基于奖励的LBS软件中的隐私问题,提出了一种利用有界摄动技术的客户-服务器隐私模型来匿名化轨迹数据。该方法引入全球位置数据集来匿名用户轨迹,客户-服务器隐私模型和有界摄动技术保护用户隐私的同时并为匿名数据集提供更好的数据可用性。本文的主要研究内容及贡献如下:1.提出了针对单一版本数据集隐私保护的值交换方法,该方法使用否定关联规则来防止链接和背景知识攻击,并增加了已发布数据集的可用性;2.提出了针对时序数据发布隐私保护的合并方法,该方法降低了发布数据集遭受合成攻击的风险,并提高了数据有效性;3.针对共享单车数据集发布的隐私保护问题,提出了基于合并方法的分组方法,可保护用户隐私并提高已发布数据的可用性;4.针对非关系型数据集,提出了客户服务器隐私模型及有界摄动技术来匿名化轨迹数据。引入全球位置数据实现轨迹数据的匿名化,保护了用户的隐私,并提高了数据可用性。

关键词：隐私保数据发布匿名有界摄动数据效用

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移动感知推荐系统中隐私保护研究

移动感知推荐系统中隐私保护研究

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作者：马鑫迪西安电子科技大学

学位级别：博士

随着移动互联网技术的发展,移动信息数据正以前所未有的速度增长,为使用户能从严重过载的数据资源中获得真正有价值的信息,满足移动用户对服务的个性化需求,移动感知推荐系统的出现为用户提供了一种全新的信息获取方式。移动感知推荐系... 详细信息

随着移动互联网技术的发展,移动信息数据正以前所未有的速度增长,为使用户能从严重过载的数据资源中获得真正有价值的信息,满足移动用户对服务的个性化需求,移动感知推荐系统的出现为用户提供了一种全新的信息获取方式。移动感知推荐系统建立在海量用户数据基础之上,通过分析用户的历史行为数据,得出用户的偏好信息,建立用户画像,从而实现用户的个性化推荐。然而,移动感知推荐系统的应用也为用户带来了另一难题――隐私泄露。移动感知推荐系统在分析用户数据时,可依靠算法针对每个用户的日常喜好、行为特征、性格特点等,预测他们的健康信息、政治取向等隐私信息。并且,随着云计算技术的引入,移动感知推荐系统中用户面临的隐私泄露问题更加严峻。而且,与传统的服务模式相比,移动感知推荐服务具有位置相关性、实时性、精准性等特点,因此,移动感知推荐服务比传统服务在隐私保护方面多了一个额外的因素――位置隐私。本文研究移动感知推荐系统中的数据安全与隐私保护关键技术,主要包括:位置感知的移动推荐系统隐私保护框架;面向连续位置服务请求的自适应隐私保护机制;移动社交网络中朋友推荐系统隐私保护框架。具体的研究成果可概括如下:(1)研究位置感知的移动推荐系统隐私保护框架。针对位置感知推荐系统中用户面临的数据安全和隐私泄露等问题,设计了基于Paillier同态密码学、可比较加密和可交换加密方案的隐私保护机制。该机制可保证在引入云计算平台用于存储和计算数据时服务提供商的数据财产安全,又能保护用户在请求位置感知推荐服务时的隐私信息。然而,上述方案由于引入同态密码学实现密文数据计算,因此,系统通常具有较低的运行效率,因此,又提出了一种轻量级的位置感知推荐系统隐私保护机制,通过轻量级安全协议实现推荐结果的安全计算。然后,引入安全多方计算中的安全评估模型用于证明轻量级方案的安全性,并在理论上分析了该机制的服务效率。最后,通过在真实数据集中进行仿真测试,证明上述方案的有效性和高效性。(2)研究面向连续位置服务请求的自适应隐私保护机制。针对在位置服务中连续应用差分隐私技术导致的隐私快速泄露的问题,设计了基于位置不可区分概念的自适应差分隐私保护机制。该机制引入R-树用于实现位置干扰点的存储和重用,从而避免了每次都需要重新生成新的虚假位置点,提高了差分隐私中隐私预算的利用率。然后,通过严格的分析,证明了自适应隐私保护机制满足差分隐私要求,并在理论上分析了该机制的有效性。最后,通过在GeoLife数据集上进行仿真测试,结果表明本机制在连续位置服务中保护用户位置隐私的同时,又可大大提高隐私预算的利用率,并能保证用户位置数据的有效性。(3)研究移动社交网络中朋友推荐系统隐私保护框架。针对移动社交网络中朋友推荐导致的隐私泄露的问题,研究基于用户社交关系的朋友推荐隐私保护机制。该机制引入用户间信任关系作为朋友推荐的衡量因素,并采用轻量级安全计算协议实现用户间信任关系的安全聚合和朋友推荐结果的安全计算,保障了用户在朋友推荐过程中社交关系和偏好信息的隐私性。通过在Facebook社交数据中进行仿真测试并与现有的相关方案进行对比分析,得出所设计隐私保护框架既能保护用户的相关隐私信息,又能保证推荐系统的效率。

关键词：推荐系统隐私保护密码学差分隐私数据效用

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移动感知计算中位置和轨迹隐私保护研究

移动感知计算中位置和轨迹隐私保护研究

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作者：高胜西安电子科技大学

学位级别：博士

随着移动互联网的普及,参与感知(Participatory Sensing)和基于位置的服务(Location-based Services)等移动感知应用得到广泛的关注。在这些应用中,用户位置和轨迹作为准标识符深刻地反映出用户的敏感信息,如家庭住址、健康状况、生活... 详细信息

随着移动互联网的普及,参与感知(Participatory Sensing)和基于位置的服务(Location-based Services)等移动感知应用得到广泛的关注。在这些应用中,用户位置和轨迹作为准标识符深刻地反映出用户的敏感信息,如家庭住址、健康状况、生活习惯等。为了使用户愿意共享自己收集到的本地知识,同时也愿意使用各类与位置相关的应用服务,研究位置和轨迹隐私保护对保障用户的人身安全,促进移动互联网的健康发展有着重要的意义。本文研究数据收集和数据使用过程中用户位置和轨迹隐私保护,内容包括:参与感知中位置隐私和服务质量均衡及轨迹隐私保护机制;面向参与感知的轨迹隐私保护框架;用户轨迹隐私和数据效用均衡的个性化匿名模型;基于位置的服务中位置隐私保护群组最近邻查询方法。所取得的主要研究成果有:1.研究参与感知中位置隐私和服务质量均衡及轨迹隐私保护的机制。针对参与感知应用中需要用户精确位置的问题,基于假位置技术提出一种符合实际的位置隐私保护方法,同时满足高质量服务的要求;在此基础上,提出一种构造与用户轨迹相似的多条轨迹的方法实现用户轨迹隐私保护。然后,引入方案的评估框架并给出一种度量用户轨迹与所构造轨迹相似关系的方法。最后,基于该评估框架的仿真结果验证了方案的有效性。2.基于对现有轨迹隐私保护技术的分析,提出一种面向参与感知的轨迹隐私保护框架TrPF,用来保护用户身份与用户轨迹之间的链接关系不被泄露。在TrPF中,结合改进的理论混合区、假名技术和-匿名技术将轨迹隐私保护局部化,通过仅处理轨迹中的敏感部分实现参与感知中用户身份与用户轨迹之间去链接化。对比现有的轨迹隐私保护方法,本文方案在实现用户轨迹保护的同时,能有效降低信息损失量和存储开销。3.考虑到用户轨迹隐私和数据效用之间的权衡,根据用户在不同应用环境中的动态需求,提出一种个性化轨迹匿名模型用来选择满足用户需求的轨迹-匿名集合。具体匿名过程包括轨迹预处理、轨迹图模型的构造、轨迹-匿名集合的选择。该过程通过将轨迹间关系抽象为相应的图模型,利用图论中的贪心算法实现轨迹-匿名集合的选择。仿真结果表明本文方案能提供符合用户个性化需求的轨迹-匿名集合。4.为了实现基于位置的服务中面向位置隐私保护的群组最近邻查询,在分布式点对点系统结构下,根据群组中用户运动状态信息,提出利用位置随机扰动和门限秘密共享的Paillier密码系统来计算用户群组质心。通过计算得到的群组质心位置来实现群组最近邻查询,同时保护群组中每个用户的位置隐私。与现有的相关工作相比,本文所提方案能在抵御现有的距离交叉攻击和共谋攻击下,实现灵活的群组最近邻查询,同时耗费较低的网络资源。

关键词：位置隐私服务质量轨迹隐私链接关系数据效用个性化匿名模型

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