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A Differential Privacy Budget Allocation Method Combining Privacy Security Level

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Journal of Communications and Information Networks 2023年第1期8卷 90-98页

作者： Zihao Shen Shuhan He Hui Wang peiqian liu Kun liu Fangfang Lian School of Computer Science and Technology Henan Polytechnic UniversityJiaozuo 454000China

Trajectory privacy protection schemes based on suppression strategies rarely take geospatial constraints into account,which is made more likely for an attacker to determine the user’s true sensitive location and *** solve this problem,this paper presents a privacy budget allocation method based on privacy security level(PSL).Firstly,in a custom map,the idea of P-series is contributed to allocate a given total privacy budget reasonably to the initially sensitive ***,the size of privacy security level for sensitive locations is dynamically adjusted by comparing it with the customized initial level threshold parameterµ.Finally,the privacy budget of the initial sensitive location is allocated to its neighbors based on the relationship between distance and degree between *** comparing the PSL algorithm with the traditional allocation methods,the results show that it is more flexible to allocate a privacy budget without compromising location privacy under the same preset conditions.

关键词： location privacy differential privacy privacy budget budget allocation PSL

RP-NBSR: A Novel Network Attack Detection Model Based on Machine Learning

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Computer Systems Science & Engineering 2021年第4期37卷 121-133页

作者： Zihao Shen Hui Wang Kun liu peiqian liu Menglong Ba MengYao Zhao School of Computer Science&Technology Henan Polytechnic UniversityJiaozuo Henan454000China College of Computer Science&Technology Jilin UniversityChangchun Jilin130012China Department of Computer Science University College LondonLondonUnited Kingdom

The rapid progress of the Internet has exposed networks to an increasednumber of threats. Intrusion detection technology can effectively protect networksecurity against malicious attacks. In this paper, we propose a ReliefF-P-NaiveBayes and softmax regression (RP-NBSR) model based on machine learningfor network attack detection to improve the false detection rate and F1 score ofunknown intrusion behavior. In the proposed model, the Pearson correlation coef-ficient is introduced to compensate for deficiencies in correlation analysis betweenfeatures by the ReliefF feature selection algorithm, and a ReliefF-Pearson correlation coefficient (ReliefF-P) algorithm is proposed. Then, the Relief-P algorithm isused to preprocess the UNSW-NB15 dataset to remove irrelevant features andobtain a new feature subset. Finally, naïve Bayes and softmax regression (NBSR)classifier is constructed by cascading the naïve Bayes classifier and softmaxregression classifier, and an attack detection model based on RP-NBSR is established. The experimental results on the UNSW-NB15 dataset show that the attackdetection model based on RP-NBSR has a lower false detection rate and higherF1 score than other detection models.

关键词： Naïve Bayes softmax regression machine learning ReliefF-P attack detection

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基于区块链的用户自定义位置共享方案

浙江大学学报（工学版） 2024年第4期58卷 655-663页

作者：申自浩刘梦珂王辉刘沛骞刘琨河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000 河南理工大学软件学院河南焦作454000

针对移动社交网络位置共享服务存在的隐私泄漏问题,提出基于区块链的用户自定义位置共享(BUDLS)方案.基于区块链实现位置信息分布式管理,防止中央服务器收集大量用户隐私,增强用户位置信息的可控性.设计基于公钥数字签名和同态加密相结... 详细信息

针对移动社交网络位置共享服务存在的隐私泄漏问题,提出基于区块链的用户自定义位置共享(BUDLS)方案.基于区块链实现位置信息分布式管理,防止中央服务器收集大量用户隐私,增强用户位置信息的可控性.设计基于公钥数字签名和同态加密相结合的加密机制,防止位置信息被攻击者非法获取.定义灵活的访问控制策略,根据用户需要提供可靠的服务.安全分析验证结果显示,BUDLS方案满足隐私安全目标.仿真实验结果表明,相比传统方案,BUDLS方案降低了时间成本,提高了位置查询的准确性,有效保护了移动社交网络平台用户的位置隐私.

关键词：移动社交网络区块链位置共享位置隐私同态加密

基于聚类和深度学习的车联网轨迹隐私保护机制

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浙江大学学报（工学版） 2024年第1期58卷 20-28页

作者：申自浩唐雨雨王辉刘沛骞刘琨河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000 河南理工大学软件学院河南焦作454000

针对车联网轨迹发布中用户面临的隐私泄露问题,提出基于聚类和深度学习的轨迹隐私保护机制(PPCDL).考虑轨迹中的时间因素,通过时间戳将轨迹空间划分为多个区域,获取区域中的轨迹分布点.对每个区域进行改进稳定隶属度多峰值聚类,根据区... 详细信息

针对车联网轨迹发布中用户面临的隐私泄露问题,提出基于聚类和深度学习的轨迹隐私保护机制(PPCDL).考虑轨迹中的时间因素,通过时间戳将轨迹空间划分为多个区域,获取区域中的轨迹分布点.对每个区域进行改进稳定隶属度多峰值聚类,根据区域轨迹密度进行隐私预算矩阵的预分配.利用时间图卷积网络模型提取轨迹数据的时空特征,对隐私预算预分配矩阵进行训练和预测.根据预测结果添加相应的拉普拉斯噪声,在轨迹数据发布前进行扰动.理论分析和实验结果表明,PPCDL相较于对比机制,时间开销更少,能够更精确地预测隐私预算.利用PPCDL可以合理地在轨迹数据中添加拉普拉斯噪声,有效地提高了轨迹数据的可用性.

关键词：隐私保护密度峰值聚类轨迹隐私时间图卷积网络隐私预算

结合区块链的车联网隐私保护可信预测缓存架构

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北京邮电大学学报 2022年第6期45卷 140-146页

作者：刘琨王圆洁申自浩王辉刘沛骞河南理工大学软件学院焦作454000 河南理工大学计算机科学与技术学院焦作454000

第6代移动通信系统提供的高效通信技术促进了车联网的快速发展。车联网中已发布数据中的位置和查询请求等敏感信息容易遭到恶意攻击,使隐私泄露。对此,根据认知引擎感知用户需求,提出一种基于区块链的可信预测缓存架构(TPCAB)。首先,基... 详细信息

第6代移动通信系统提供的高效通信技术促进了车联网的快速发展。车联网中已发布数据中的位置和查询请求等敏感信息容易遭到恶意攻击,使隐私泄露。对此,根据认知引擎感知用户需求,提出一种基于区块链的可信预测缓存架构(TPCAB)。首先,基于深度学习方法提出一种请求预测模型以预测用户需求,从而提高缓存命中率;其次,采用信任机制评估信任值解决与不同邻居通信时交互不可信的问题;最后,基于区块链的特性将交易过程中生成的大量信任数据和交易数据存储在区块中。仿真实验结果表明,用TPCAB能够有效提高缓存命中率,防止数据被篡改,可达到隐私保护的效果。

关键词：认知车联网缓存隐私保护区块链信任机制

结合智能合约和MADM信誉评估的匿名区构建方案

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北京邮电大学学报 2023年第6期46卷 108-114页

作者：申自浩贺舒含王辉刘沛骞刘梦珂河南理工大学计算机科学与技术学院焦作454000 河南理工大学软件学院焦作454000

针对分布式k匿名技术在匿名区构建过程的用户信任问题,提出了一种结合智能合约和信誉评估的匿名区构建方案。首先,引入匿名区构建过程中涉及的多个属性,通过多属性决策(MADM)模型来量化用户在匿名区构建过程中的信誉指标,并转化为信誉值... 详细信息

针对分布式k匿名技术在匿名区构建过程的用户信任问题,提出了一种结合智能合约和信誉评估的匿名区构建方案。首先,引入匿名区构建过程中涉及的多个属性,通过多属性决策(MADM)模型来量化用户在匿名区构建过程中的信誉指标,并转化为信誉值;其次,结合区块链技术,设计基于信誉值评估的智能合约函数;最后,通过智能合约验证用户的身份信息并自动计算用户的信誉值,请求并协作用户仅通过智能合约进行交互完成匿名区的构建。实验结果表明,所提方案有较低的通信开销和计算延迟,保证匿名区域的生成效率,为用户的位置隐私提供了更好的保护。

关键词：信誉评估位置隐私多属性决策区块链智能合约

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面向轨迹数据发布的KSDP方案

深圳大学学报（理工版） 2023年第2期40卷 236-243页

作者：张俊刘德安申自浩王辉刘沛骞河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000 河南理工大学软件学院河南焦作454000

轨迹隐私保护中使用k-means算法进行聚类时,对初始值敏感,且聚簇数目的选择具有一定的盲目性,为解决该问题并提高聚类结果的可用性,提出一种结合k-shape和差分隐私的轨迹隐私保护方案KSDP(k-shape differential privacy).首先,对轨迹数... 详细信息

轨迹隐私保护中使用k-means算法进行聚类时,对初始值敏感,且聚簇数目的选择具有一定的盲目性,为解决该问题并提高聚类结果的可用性,提出一种结合k-shape和差分隐私的轨迹隐私保护方案KSDP(k-shape differential privacy).首先,对轨迹数据进行划分切割预处理,利用轨迹的时间属性和空间属性对轨迹切割划分,从而提高聚类泛化的质量.其次,使用设定的效用函数对预处理后的轨迹数据进行评判,并对过滤后数据进行聚类泛化操作.最后,在泛化后的数据中加入Laplace噪声,使其满足差分隐私保护模型,进一步保护轨迹隐私.实验仿真结果表明,与传统差分隐私k-means聚类方案对比,KSDP方案有效提高了聚类结果的可用性,并具有一定的性能优势,更好地实现了轨迹数据发布和隐私保护.

关键词：数据安全与计算机安全轨迹隐私差分隐私 k-shape 隐私保护数据发布

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面向移动群智感知的两阶段位置隐私保护方法

吉林大学学报（理学版） 2023年第5期61卷 1123-1130页

作者：王辉毕成玉申自浩刘沛骞河南理工大学软件学院河南焦作454000 河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

针对传统移动群智感知中工人的位置隐私泄露问题,提出一种两阶段位置隐私保护方法.首先,设计一种结合区块链和边缘计算的系统模型代替第三方平台;其次,在任务分配阶段基于同态加密提出了密文时间工人选择算法,通过边缘节点的协作高效完... 详细信息

针对传统移动群智感知中工人的位置隐私泄露问题,提出一种两阶段位置隐私保护方法.首先,设计一种结合区块链和边缘计算的系统模型代替第三方平台;其次,在任务分配阶段基于同态加密提出了密文时间工人选择算法,通过边缘节点的协作高效完成任务分配;最后,在数据上传阶段给出双扰动本地差分隐私算法,工人在本地扰动位置数据,并加入干扰因子ω平衡保护强度和质量损失.仿真实验结果表明,该方法与现有算法相比提高了任务完成率,降低了服务质量损失,并能有效保护工人的位置隐私.

关键词：移动群智感知区块链边缘计算位置隐私同态加密差分隐私

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边云协同群智感知中隐私增强多任务分配机制

计算机工程 2023年第4期49卷 52-60页

作者：王辉张玉豪申自浩刘沛骞蔡尚卿刘琨河南理工大学软件学院河南焦作454000 河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

在移动群智感知中现有研究普遍基于边缘服务器或云服务器是可信的这一前提假设,无法在提高感知数据质量的同时有效保护参与者隐私。提出一种基于半可信执行环境的隐私增强多任务分配(PEMTA)机制,基于Hilbert曲线特性对任务进行位置聚类... 详细信息

在移动群智感知中现有研究普遍基于边缘服务器或云服务器是可信的这一前提假设,无法在提高感知数据质量的同时有效保护参与者隐私。提出一种基于半可信执行环境的隐私增强多任务分配(PEMTA)机制,基于Hilbert曲线特性对任务进行位置聚类,将相邻边缘服务器结合Paillier加密体系的同态特性进行相互协作,根据参与者和任务的匹配度为每个任务挑选最佳参与者集合,完成感知任务且不泄露参与者隐私。设计贪心冲突排除算法,根据任务佣金对冲突任务进行等级划分,按照划分后的任务等级依次为冲突任务挑选最佳的替换参与者,解决了多任务分配产生的参与者匹配冲突问题。利用动态信誉值更新算法,通过量化参与者提交的感知数据与聚合后数据的偏差,动态更新参与者的信誉值,缓解了恶意攻击造成的数据质量损失。实验结果表明,PEMTA机制具有良好的抗恶意攻击性能,感知数据质量和任务完成率相比于同类多任务分配机制平均提升了18.14%和15.47%。

关键词：移动群智感知边缘计算多任务分配 Hilbert曲线 Paillier加密

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