版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,使信息數(shù)據(jù)一躍成為21世紀(jì)極具價(jià)值的產(chǎn)物,它的產(chǎn)出從未停歇,甚至呈井噴式增長。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的日益成熟與廣泛需求,這些從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、教育和醫(yī)療等領(lǐng)域產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù),被發(fā)布用于商業(yè)決策、輿情分析以及疾病預(yù)測等,具有非常高的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。這些數(shù)據(jù)包含了大量的敏感個(gè)人信息,因此在發(fā)布之前對(duì)其進(jìn)行匿名處理就顯得至關(guān)重要,但并不意味著要隱匿整個(gè)數(shù)據(jù)集,而是需要打破敏感屬性與用戶之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,使攻擊者不能推測出用戶的隱
2、私信息,尤其是對(duì)于多維敏感屬性數(shù)據(jù)而言,這些屬性之間的關(guān)聯(lián)有可能會(huì)泄露一些隱藏的信息。另外隨著全球大多數(shù)國家的人口結(jié)構(gòu)已趨向于老齡化,對(duì)于醫(yī)療服務(wù)的需求變得極為迫切,隨之而來的是巨量醫(yī)療數(shù)據(jù)的產(chǎn)出,而醫(yī)療數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征往往都是多維敏感屬性的。因此在醫(yī)療大數(shù)據(jù)的背景下,由于其巨大的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益,國內(nèi)外學(xué)者對(duì)于多維敏感屬性數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私保護(hù)問題已經(jīng)變得越來越重視。
然而現(xiàn)有的隱私匿名保護(hù)方法往往是基于對(duì)單維敏感屬性數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方
3、法的簡單擴(kuò)展,在保護(hù)用戶的多維敏感屬性時(shí)可能存在過保護(hù)導(dǎo)致數(shù)據(jù)效用性過低或者安全性欠佳導(dǎo)致屬性之間的關(guān)聯(lián)性被攻擊的情況,因此為了滿足多維敏感屬性數(shù)據(jù)發(fā)布的需求,本文基于多維敏感屬性數(shù)據(jù)發(fā)布提出了一種概率多部圖隱私保護(hù)方法。主要研究工作如下:
首先,針對(duì)多維敏感屬性數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私保護(hù)模型中所存在的問題進(jìn)行介紹分析,從而指出了現(xiàn)有的隱私保護(hù)模型中大多針對(duì)匿名程度進(jìn)行研究和改進(jìn),少有考慮多維敏感數(shù)據(jù)的特性,因此本文從數(shù)據(jù)的效用性,即
4、盡量減少損失來考慮并進(jìn)行研究。
其次,根據(jù)多維敏感屬性數(shù)據(jù)的特性我們提出一種新穎的數(shù)據(jù)表示方法,以多部圖的形式來呈現(xiàn)多維敏感屬性數(shù)據(jù)從而減少數(shù)據(jù)冗余,采用準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符屬性標(biāo)簽來表示用戶節(jié)點(diǎn),并將數(shù)據(jù)集中多維屬性之間的關(guān)聯(lián)性作為多部圖中節(jié)點(diǎn)的邊,從多維敏感屬性數(shù)據(jù)表構(gòu)造多部圖實(shí)現(xiàn)初步匿名化,對(duì)其進(jìn)行分析并給出了信息損失和隱私風(fēng)險(xiǎn)度量方法。
然后,結(jié)合多維敏感屬性數(shù)據(jù)與多部圖結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)了一種基于概率圖模型的多部圖隱私保護(hù)模型,
5、采用聚類的方法進(jìn)行分組,以減少信息損失,并通過添加概率邊的形式體現(xiàn)屬性之間的關(guān)聯(lián)程度,從而使得發(fā)布的數(shù)據(jù)在滿足隱私要求的同時(shí),最大限度地保留了敏感屬性之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,使數(shù)據(jù)使用者在進(jìn)行分析時(shí)得到的結(jié)果更加準(zhǔn)確,大大提高了數(shù)據(jù)的效用性。
最后,給出了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案以及匿名算法的詳細(xì)實(shí)現(xiàn)過程。并從匿名后數(shù)據(jù)的安全性和效用性兩個(gè)方面,采用真實(shí)數(shù)據(jù)集對(duì)本文方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本方法在保證數(shù)據(jù)安全性的情況下,最大可能地保留了
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 數(shù)據(jù)發(fā)布中的敏感屬性隱私保護(hù)方法研究.pdf
- 多維敏感屬性相關(guān)聯(lián)的隱私保護(hù)數(shù)據(jù)發(fā)布研究.pdf
- 基于敏感性語義關(guān)系的數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護(hù)研究.pdf
- 基于敏感控制的差分隱私數(shù)據(jù)發(fā)布方法研究.pdf
- 面向隱私保護(hù)的多敏感屬性數(shù)據(jù)發(fā)布分組方法研究.pdf
- 數(shù)據(jù)發(fā)布中的隱私保護(hù)方法研究.pdf
- 面向數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私保護(hù)方法研究.pdf
- 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下敏感數(shù)據(jù)的發(fā)布和管理.pdf
- 集值數(shù)據(jù)發(fā)布中多級(jí)敏感模型及隱私保護(hù)方法研究.pdf
- 面向多敏感屬性數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私保護(hù)研究.pdf
- 數(shù)據(jù)發(fā)布中數(shù)值型敏感屬性的隱私保護(hù)研究.pdf
- 隱私保護(hù)數(shù)據(jù)發(fā)布的模型與方法研究.pdf
- 數(shù)據(jù)發(fā)布中的軌跡隱私保護(hù)方法研究.pdf
- 數(shù)據(jù)發(fā)布中多敏感屬性數(shù)據(jù)隱私保護(hù)算法.pdf
- 基于K-匿名技術(shù)的數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護(hù)方法研究.pdf
- 多敏感屬性數(shù)據(jù)隱私保護(hù)發(fā)布技術(shù)研究.pdf
- 面向聚類的多敏感屬性數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護(hù)研究.pdf
- 保護(hù)隱私的數(shù)據(jù)發(fā)布算法研究.pdf
- 面向分類分析的數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護(hù)方法研究.pdf
- 基于匿名技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護(hù)研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論