基于匿名模型的數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護技術(shù)研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)和網(wǎng)絡技術(shù)的飛速發(fā)展，大量個人信息被政府部門、商業(yè)機構(gòu)等存儲或發(fā)布。這些信息中含有許多與個人相關(guān)的隱私信息，雖然信息的高度共享給人們帶來巨大的便利，但同時也對個人隱私帶來了威脅。因此在數(shù)據(jù)發(fā)布的同時保護好個人的隱私信息也就成為了近年來研究的熱點。
　　 本文探討了課題研究的背景和意義，總結(jié)了當前國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，對數(shù)據(jù)發(fā)布中的隱私保護相關(guān)模型及其算法進行了綜述，在此基礎上，分別研究了以關(guān)系數(shù)據(jù)表形式和社會網(wǎng)絡形式發(fā)

2、布的數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)，提出了一種針對關(guān)系數(shù)據(jù)表形式數(shù)據(jù)的基于敏感性分級的(ai，k)-匿名模型，以及面向社會網(wǎng)絡的基于頂點1-鄰域子圖的k-匿名模型。
　　 本文的主要研究工作包括：
　　 1.對面向數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護的相關(guān)研究現(xiàn)狀作了分析，對隱私保護的相關(guān)知識進行了概述，并分析比較了兩種數(shù)據(jù)形式隱私保護的一系列模型及其算法。
　　 2.針對傳統(tǒng)(a，k)-匿名模型所存在的問題，提出了一種基于敏感性分級的(ai，k

3、)-匿名模型。通過定義敏感值距離來描述敏感值之間的敏感性差異，引入有損連接的思想，設計了基于貪心策略的(ai，k)-匿名聚類算法，并以此來實現(xiàn)基于敏感性分級的(ai，k)-匿名模型。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)(a，k)-匿名模型相比，在提高執(zhí)行效率的同時又降低了信息損失量，并能夠較好地抵制同質(zhì)性攻擊和部分背景知識攻擊，是一種更為有效的隱私保護方法。
　　 3.針對現(xiàn)有社會網(wǎng)絡形式數(shù)據(jù)發(fā)布模型所存在的問題，提出了一種基于頂點1-鄰域子圖