粒計(jì)算在私有數(shù)據(jù)保護(hù)中的應(yīng)用研究.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著互聯(lián)網(wǎng)上收集和使用個(gè)人信息變得越來(lái)越容易,個(gè)人信息的公開(kāi)對(duì)未授權(quán)的用戶來(lái)說(shuō),即使不是故意地,也可能會(huì)導(dǎo)致個(gè)人隱私權(quán)的問(wèn)題。當(dāng)然,如果使用的恰當(dāng),這些數(shù)據(jù)對(duì)于科學(xué)家們、分析師們以及決策者們來(lái)說(shuō)是非常寶貴的資源。所以,假如沒(méi)有有效的防御措施的話,隱私信息被侵犯的可能性則很大。因此,尋求對(duì)隱私信息的公開(kāi)發(fā)布與關(guān)鍵內(nèi)容的隱含化之間的平衡,就顯得尤其重要。
   粒計(jì)算(Granular Computing,GrC)是信息處理的一種新

2、的概念和計(jì)算模式,其基本思想是在不同的粒度層次上進(jìn)行問(wèn)題求解。本文在深入研究粒計(jì)算的基礎(chǔ)上,將其應(yīng)用到隱私保護(hù)這一新的領(lǐng)域中,旨在探索出一種基于粒計(jì)算的隱私保護(hù)方法。
   本文針對(duì)不完備信息系統(tǒng)采用基于粗糙集粒計(jì)算模型來(lái)進(jìn)行隱私保護(hù)的研究。首先,在研究粒計(jì)算理論及粒計(jì)算相關(guān)模型的基礎(chǔ)上,提出了基于約簡(jiǎn)屬性來(lái)構(gòu)建層次相容粒度空間的方法,并設(shè)計(jì)了相應(yīng)算法。該方法根據(jù)約簡(jiǎn)屬性的冪集來(lái)構(gòu)建各層次粒度知識(shí),為后續(xù)的算法做好準(zhǔn)備。其次,提

3、出基于粒計(jì)算的信息隱含化方法和相應(yīng)的算法。所提出的方法以對(duì)決策信息的近似分類(lèi)質(zhì)量作為一個(gè)衡量是否需要進(jìn)行信息隱含的度量,通過(guò)以下幾個(gè)步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)。第一,對(duì)原始信息系統(tǒng)進(jìn)行約簡(jiǎn),并計(jì)算約簡(jiǎn)屬性下對(duì)決策信息的近似分類(lèi)質(zhì)量。第二,對(duì)近似分類(lèi)質(zhì)量不滿足給定的信息隱含要求原始信息系統(tǒng),則構(gòu)建它的層次相容粒度空間;第三,在所構(gòu)建的原始信息系統(tǒng)的層次相容粒度空間基礎(chǔ)上進(jìn)行遍歷和對(duì)相應(yīng)屬性值進(jìn)行粒度粗化:從第一層開(kāi)始對(duì)該粒度層次上的在約簡(jiǎn)屬性子集中的所有

4、屬性的屬性值進(jìn)行粒度粗化,直到粗化后的信息系統(tǒng)在該層約簡(jiǎn)屬性集合下的近似分類(lèi)質(zhì)量小于原始信息系統(tǒng)在約簡(jiǎn)屬性集合下的近似分類(lèi)質(zhì)量為止。最后,為了驗(yàn)證基于粒計(jì)算的信息隱含化相關(guān)算法的有效性,精選3組測(cè)試數(shù)據(jù)集從多個(gè)角度進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試,并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。測(cè)試結(jié)果表明本文提出的基于粒計(jì)算的信息隱含化方法是有效的。
   論文最后部分對(duì)所做的工作進(jìn)行了總結(jié),并分析了多個(gè)有待改進(jìn)的地方,同時(shí)展望了粗糙集粒計(jì)算模型在保護(hù)隱私數(shù)據(jù)領(lǐng)域的進(jìn)一步

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