組合地圖的隱私保護匿名化技術研究.pdf

1、近年來隨著信息技術高速發(fā)展，各行各業(yè)數據呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，數據中蘊含的價值也日益得到廣泛的重視，如何挖掘出數據中隱藏的有用信息成為當前學術界和產業(yè)界的研究熱點。為了充分利用第三方的智慧，更方便有效地挖掘出數據中隱藏的有價值信息，數據持有者常常需要公開發(fā)布和共享擁有的數據。然而，數據中常常蘊含著一些私密信息，如果數據發(fā)布者未采取有效措施對發(fā)布的數據進行隱私保護，數據發(fā)布則可能會導致隱私泄露，造成嚴重的危害，也會制約著數據發(fā)布和共享，不利于發(fā)

2、揮數據的潛在價值。因而，研究者們提出了一系列的隱私保護技術來避免隱私泄露，其中匿名化技術是最常用有效的方法之一。本文主要工作及貢獻有:
　　首先闡述了數據發(fā)布中面臨的隱私泄露問題，介紹了當前隱私保護領域的研究現(xiàn)狀，總結了常用的隱私保護技術，從關系型數據和圖數據兩個方面總結了多種攻擊模型和常用的匿名化方法。通常數據發(fā)布者會簡單隱藏或刪除數據標識屬性，但這樣并不能確保數據隱私不被泄露，攻擊者常常會從其它途徑收集一些背景知識，然后結合發(fā)

3、布的數據來破壞隱私。如何在發(fā)布涉及隱私的數據時保證敏感信息不被泄露，同時又能最大程度地提高發(fā)布數據的可用性，是隱私保護研究的主要問題。這里我們歸納了關系型數據常見的攻擊方法以及匿名化方法。圖數據相較于關系型數據擁有更復雜的結構，攻擊者背景知識和攻擊方式的多樣性導致圖數據的隱私保護面臨嚴峻的挑戰(zhàn)。
　　然后本文論述了在發(fā)布組合地圖時的隱私保護問題。組合地圖廣泛應用于社會網絡、機器視覺、社交媒體等領域，因其用分割對象拓撲結構建模的強大