一种个性化的k-匿名位置隐私保护算法

文中提出了一种基于个性k-匿名模型的新的k-匿名算法。在普通匿名算法中增加匿名群记忆模块,从而加快匿名算法的匿名速度。仿真结果表明当用户对安全要求较高的情况下,新匿名算法与普通算法相比具有更快的匿名速度,同时匿名成功率也得到了提升;但在用户对安全要求低的情况下,新算法在匿名速度方面要慢于普通算法,成功率方面的优势也不明显。     

K-匿名批量认证的位置隐私保护机制

针对当前位置隐私的安全与效率问题,提出一种k-匿名批量认证的位置隐私保护方案。方案在基于位置服务(location based service, LBS)请求用户身份匿名化处理的基础上,在相邻网格区域中生成2k个假位置,采用位置熵进一步选取最优的k-1个,合并真实用户位置形成k-匿名,增强用户隐私度;通过LBS批量认证k个用户匿名身份,提高运算效率,降低服务响应时间。安全性分析表明,提出的方案满足匿名性、不可伪造性、抗假冒攻击等安全特性。仿真结果表明,提出的方案不仅在隐私度方面具有一定的优越性,而且在效率上也有所提升。     

基于两次聚类的k-匿名隐私保护

已有的k-匿名方法忽视了准标识符对不同敏感属性的影响且只考虑了对元组本身的聚类,在数据发布时造成了较大的信息损失。为此,提出一种通过两次聚类实现k-匿名的隐私保护方法。给出了影响矩阵的概念,用来描述准标识符对敏感属性的影响,研究了影响矩阵聚类技术,对敏感属性影响相近的元组进行聚类,实现k-匿名效果。实验验证结果表明,该方法具有良好的隐私保护效果,相对于基本k-匿名方法,该方法具有更小的平均等价类大小和更少的运行时间。     

基于分散子匿名区域的位置隐私保护方法

针对传统匿名方法存在查询结果不精确、通信开销大等不足,提出一种新的位置匿名方法,并为匿名模型提出了基于熵的隐私度量方法。相对于传统的匿名方法而言,该方法将匿名区域分裂为几个分散的子匿名区域,并用子匿名区域的中心位置代替子匿名内用户的真实位置向LBS服务器发起查询。该方法能使用户在保护自身隐私的同时相对地得出自己的精确查询结果。理论分析表明,该方法能将匿名器与LBS服务器之间的通信量降到最低,提高查询服务的质量。在用户稀少的场景下,方法的优越性更加明显。     

基于随机偏移和零交集偏移的匿名区域切换算法

近年来,LBS技术迅猛发展,渗透着我们生活的方方面面,与此同时个人位置隐私安全也成为一个不容忽视的社会问题。通过对普通匿名区域生成算法改进,提出了匿名区域偏移切换算法与匿名区域零交集偏移切换算法。匿名区域偏移切换算法对普通匿名区域生成算法产生的匿名区域进行偏移,偏移与用户分布情况有关,具有随机性。匿名区域零交集偏移切换算法则对匿名区域偏移切换算法中匿名区域的偏移量作进一步要求,使得切换前、后的匿名区域无交集,进一步提升抵御攻击能力。经过实验验证,两种改进算法在抵御攻击的能力和提升匿名区域切换的成功率方面有良好表现。     

基于移动社交网络的位置隐私保护研究

针对移动社交网络隐私保护方案的研究现状,分析总结了当前方案中存在的隐私保护效果差、通信开销高和数据可用性低等问题.首先,系统地介绍了移动社交网络位置隐私保护主流的三大体系结构;其次,分析总结了当前国内外应用在移动社交网络中的隐私保护方案的隐私保护程度、计算开销、服务质量及数据可用性等问题,分别从基于失真、加密、增强和差分隐私四个方面对其进行讨论;最后,从理论、技术、硬件设施三个方面阐述了移动社交网络位置隐私面临的挑战及未来的研究发展方向.     

基于空间混淆位置隐私保护的位置隐私区域生成算法

为提高位置隐私区域的切换成功率,实现个性化位置隐私保护,基于空间混淆位置隐私保护方法提出了两种位置隐私区域生成算法,即初级形心偏移法和高级形心偏移法.初级形心偏移法通过将切换后的位置隐私区域的形心相对切换前的位置隐私区域发生一定的偏移来实现,偏移幅度由用户周围其他用户的分布决定.高级形心偏移法将切换前位置隐私区域的形心偏移至切换后位置隐私区域的外部,再根据用户周围其他用户的分布生成与切换前位置隐私区域无重叠的新的位置隐私区域.实验结果表明:在中心点攻击下,初级形心偏移法的切换成功率保持在90%以上,高级形心偏移法的切换成功率亦接近100%;在无差别攻击下,高级形心偏移法的切换成功率亦接近100%.     

基于k-邻域同构的动态社会网络隐私保护方法

社会网络数据分析蕴藏着巨大的经济利益,但是直接研究社会网络数据可能造成用户敏感信息泄漏,对个人隐私构成威胁.目前的隐私保护技术集中于研究单次数据发布,即静态网络中的隐私保护,然而社会网络数据动态发布需要动态的隐私保护方法.文中针对攻击者拥有在不同时刻的节点1-邻域子图作为背景知识的应用场景,提出了一种基于动态社会网络的隐私保护方法,该方法利用相邻时间片网络图之间的关联关系,依据信息变化增量确定邻域同构等价组中的基准节点,并通过对下三角矩阵操作来实现等价组中节点邻域子图匿名化的持久性.实验结果表明该模型能够有效地抵制邻域攻击,保护动态社会网络发布的用户数据隐私.     

基于匿名方法的数据发布隐私泄露控制技术研究进展

介绍主要的数据匿名保护模型,总结分析基于泛化和隐匿、基于聚类、基于交换和分解的数据匿名化算法的研究成果和存在的问题,指出数据发布的匿名化技术还需要在同质性攻击和背景知识攻击、动态性数据的隐私保护、个性化的隐私保护、数据发布自适应机制、面向应用的隐私保护和多属性数据集的隐私保护等几个方面做进一步的研究。     

一种分配查询的k-匿名位置隐私保护方案

针对基于位置服务中移动终端用户位置隐私保护存在时空关联和背景知识攻击的问题,提出一种分配查询的k-匿名位置隐私保护方案。基于查询概率和欧氏距离,在相邻网格区域内筛选假位置,合并真实用户位置形成k-匿名;通过兴趣点语义四叉树为假位置分配合理的查询,从时间、位置及查询3个维度提升用户被识别的不确定性,从而增强用户隐私度。安全性分析表明,提出的方案满足匿名性、不可伪造性和抵抗查询服务跟踪等安全特性。仿真实验表明,提出的方案具有较高的隐私保护度和效率以及较低的通信开销。     

基于差分隐私的LBS用户位置隐私保护方案

为了兼顾共享位置数据的可用性和隐私保护需求,针对第三方收集的用户共享位置信息,提出了一种基于差分隐私的LBS用户位置隐私保护方案.首先,对共享位置数据集进行预处理,使用字典查询方式构建位置事务数据库,采用Trie树结构存储位置数据和频率,提高查询效率,减少加噪次数;其次,在Trie树上进行频繁位置选取,并使用差分隐私下...     

移动群智感知中基于网格混淆的位置隐私保护

针对现有移动群智感知(mobile crowd sensing, MCS)面临的隐私泄露问题,引入一种混合式区块链架构来构建系统,实现MCS的去中心化,并通过私有区块链保护工人隐私记录。采用无证书签密实现用户数据传输过程中的机密性和完整性,保证用户信息的安全性。为了降低位置隐私暴露的风险,提出一种基于网格混淆的位置隐私保护方案(location privacy protection scheme based on grid obfuscation,LPPSGO)。该方案通过H3索引系统划分多精度六边形网格,实现工人位置的空间隐匿,工人可以根据个性化隐私需求扰动自身位置,无须担心真实位置的暴露。仿真实验结果表明,LPPSGO能有效提高MCS系统的任务分配成功率,减少时间开销,与其他位置保护方案相比,安全性更强,覆盖性能更好。     

无线传感器网络中源位置隐私保护方法

随着物联网的迅猛发展,位置隐私被认为是传感器网络中一个重要的安全问题。传统的加密方法不能有效地防止攻击者通过逆向追踪的方式来找到监测物体的位置。针对这些问题并考虑到攻击者具有较强的可视能力,本文提出了一种基于区域和兄弟节点选择的位置隐私保护策略(PRABNS,phantom routing based on area and brother neighbor selecting)。该策略能够使幻影节点均匀分布在源节点周围,并通过对部分区域的选择来使相邻数据包间隔一定的角度,选择兄弟节点来增加源节点到基站路径的多样性。仿真结果表明,该策略能提供更好地隐私保护性,在不增加太多能耗的前提下延长了安全时间。     

一种基于SMC和RD的隐私保护挖掘算法

针对当前的隐私保护关联规则挖掘算法在应用中存在的一些不足,如：在算法效率与计算精确度之间顾此失彼,提出了基于安全多方计算方法与随机干扰方法相结合的PPARMSR挖掘算法.该方法结合了安全多方计算方法的精确性和随机干扰方法的高效率,使用项集随机干扰矩阵同时干扰多属性,且兼顾它们的相关性,提前对候选频繁项集的剪枝,减少安全多方计算的处理量.通过试验验证了PPARMSR算法在保持隐私度的同时,还能够在计算精确度与运行效率之间实现较好的折中效果.     

A privacy protection method for continuous query based on location services

To solve the problem that the traditional location-based services anonymity model is not applied to the continuous query, quasi real-time cloak algorithm (QR-TCA) has been proposed, and the non-delay cloak model (N-DCM) has been established. After comprehensive analysis of location-based continuous query privacy protection models, a model that can solve the user service delay problem is proposed, which can provide the users with quasi-real time location-based services. The experiment measures the N-DCM model with multiple dimensions, such as service response time and service quality of standard datasets. The experiment results show that the method is suitable for continuous query location privacy protection and can effectively protect the user’s location privacy.     

基于树模型的差分隐私保护算法

目前面向分类的差分隐私保护算法中,大部分都是基于决策树或者随机森林等树模型。若数据集中同时存在连续数据和离散数据时,算法往往会选择调用2次指数机制,并且进行隐私预算分配时往往选择平均分配。这都使得隐私预算过小、噪声过大、时间成本增加以及分类准确性降低。如何在保证数据隐私的同时尽可能地保证数据可用性,并提高算法性能,成为目前差分隐私保护技术研究的重点。提出了面向决策树和随机森林的差分隐私保护数据挖掘算法,使用Laplace机制来处理离散型特征,使用指数机制处理连续型特征,选择最佳分裂特征和分裂点,并采用最优特征选择策略和等差预算分配加噪策略。对金融数据集的测试结果表明,提出的2种基于树模型的差分隐私保护算法都能在保护数据隐私的同时,具有较高的分类准确性,并且能够充分利用隐私保护预算,节省了时间成本。     

基于关系强度的车联网位置隐私保护方法

车联网(internet of vehicles, IoV)中不可靠的社交用户可能会故意泄露用户隐私。为了解决这个问题,提出了一种基于关系强度的车联网位置隐私保护方法。该方法通过分析用户的属性特征和行为特征计算用户的关系强度,并将关系强度较高的用户构建成通信组。其次,使用区块链节点存储组内用户发送的传输数据,这实现了传输数据的可追溯性。实验结果表明,所提方法不仅实现了用户的位置隐私保护,而且还降低了用户通信过程的时延和消息曝光率。     

面向第三方服务平台的隐私保护

提出了面向第三方服务平台的隐私保护模型,支持用户定义个性化隐私策略,以满足不同用户的隐私偏好,并实施相应的访问控制,有效保护用户数据.设计实现了支持这一隐私保护模型的中间件,并应用到山东省制造业信息化服务平台系统中.