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文檔簡介
1、隨著手機(jī),可穿戴設(shè)備以及傳感器技術(shù)的發(fā)展,計(jì)算機(jī)和電子通信技術(shù)的不斷進(jìn)步和普及導(dǎo)致多元化的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸性的增長趨勢。由此,大數(shù)據(jù)的概念應(yīng)運(yùn)而生。盡管大數(shù)據(jù)本身的復(fù)雜特性,例如,“5V”特征——大體量,多樣性,時效性,準(zhǔn)確性,價(jià)值性,給大數(shù)據(jù)的具體應(yīng)用造成了阻礙與困擾,大數(shù)據(jù)架構(gòu)目前仍然被廣泛的研究與應(yīng)用在各個方面,包括:醫(yī)療系統(tǒng),政府管理部門,制造業(yè)系統(tǒng),以及研究分析領(lǐng)域等等。
然而,大數(shù)據(jù)擁有的潛在能力,例如,數(shù)據(jù)收集,數(shù)據(jù)
2、分析,數(shù)據(jù)存儲,數(shù)據(jù)處理也產(chǎn)生新的難以解決的隱私問題:個人的敏感隱私數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)時代能否被更好的保護(hù),或者是否更容易被泄露。在眾多研究大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域中,最重要的領(lǐng)域之一就是找到衡量隱私危害和數(shù)據(jù)處理效率的平衡點(diǎn),在保護(hù)用戶隱私的前提下,保證數(shù)據(jù)處理和分析的效率。為了解決隱私保護(hù)下的大數(shù)據(jù)分析和計(jì)算問題,本文主要分析并提出兩個具體應(yīng)用背景下的隱私保護(hù)計(jì)算方案,如下所示,分別針對高效的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘以及基于位置服務(wù)的近鄰測試。
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3、隨著數(shù)據(jù)爆炸性的增長以及云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,K-Means算法,K近鄰算法等,引起了廣泛的關(guān)注。然而,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)蓬勃發(fā)展的同時,在大數(shù)據(jù)時代下也帶來更多的安全問題和挑戰(zhàn)。其中,最主要的的問題之一就是在保證用戶數(shù)據(jù)隱私不被泄露的前提下,在云服務(wù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。為了解決這種情況下的隱私問題,我們提出了一個高效且靈活的協(xié)議,稱為EFPA,用于完成基于隱私保護(hù)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法。根據(jù)設(shè)計(jì)的EFPA協(xié)議,大量參
4、與者(數(shù)據(jù)提供者)可以提供他們的敏感加密數(shù)據(jù)給云服務(wù)器,同時云服務(wù)器可以在云端運(yùn)行關(guān)聯(lián)分析算法而無法獲取來自用戶任何的明文數(shù)據(jù)和隱私。詳細(xì)的安全分析表明,EFPA協(xié)議可以完成基于隱私保護(hù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。除此之外,實(shí)際仿真測試和性能分析也表明EFPA協(xié)議是高效的,并擁有很低的計(jì)算開銷。
(2)隨著手機(jī)設(shè)備的普及,基于位置服務(wù)的社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用,如臉書,微信,推特等,被普遍應(yīng)用于人們的生活中。然而,由于位置信息是十分重要和敏感的,
5、這些社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用可能帶來嚴(yán)重的安全問題,并對用戶的位置隱私產(chǎn)生嚴(yán)重的安全隱患。為了解決社交應(yīng)用中位置隱私問題,我們?yōu)榛谖恢玫姆?wù)提出了一種基于隱私保護(hù)的高效近鄰測試方案,稱為EPPD。在EPPD方案中,用戶可以測試他們是否在一個特定的范圍內(nèi),同時保護(hù)自己的位置隱私。具體來說,EPPD包括兩個階段:首先,用戶周期性的上傳他們加密的位置數(shù)據(jù)給服務(wù)提供商;隨后,用戶可以發(fā)送測試請求給服務(wù)提供商進(jìn)行近鄰測試并獲取測試結(jié)果。詳細(xì)的安全分析表明E
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