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文檔簡介
1、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代的到來,使信息數(shù)據(jù)一躍成為21世紀(jì)極具價值的產(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、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,具有非常高的社會和經(jīng)濟(jì)價值。這些數(shù)據(jù)包含了大量的敏感個人信息,因此在發(fā)布之前對其進(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數(shù)據(jù)集,而是需要打破敏感屬性與用戶之間的對應(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,由于其巨大的社會和經(jīng)濟(jì)效益,國內(nèi)外學(xué)者對于多維敏感屬性數(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,對其進(jìn)行分析并給出了信息損失和隱私風(fēng)險度量方法。
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,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方面,采用真實(shí)數(shù)據(jù)集對本文方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評估,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
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