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区块链数据形成与隐私威胁

计算机工程 2023年第8期49卷 1-12页

作者：王群李馥娟倪雪莉夏玲玲梁广俊江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210031 江苏省电子数据取证分析工程研究中心南京210031 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093

区块链借助于密码学、共识算法、激励机制、点对点网络、分布式账本、智能合约等关键技术,在没有第三方权威机构参与的互不信任网络环境中,实现了对事务记录的分布式一致性、不可篡改性、可溯源性等功能特性,构成了一种崭新的可信、安... 详细信息

区块链借助于密码学、共识算法、激励机制、点对点网络、分布式账本、智能合约等关键技术,在没有第三方权威机构参与的互不信任网络环境中,实现了对事务记录的分布式一致性、不可篡改性、可溯源性等功能特性,构成了一种崭新的可信、安全、可编程的网络生态。与此同时,支撑区块链自身功能实现的相关技术及机制也带来了隐私安全问题。将隐私作为个人数据的一个子集进行研究,从而将区块链数据划分为事务数据和区块数据等2种类型,并通过对区块链数据的解构以及对所得信息的关联,分析隐藏在数据中的隐私信息。从数据传输方式和数据结构方面介绍区块链数据构成;在分析区块链数据特点的基础上,综合对隐私的理解、度量、泄露途径等因素,给出区块链隐私的定义,并从身份隐私、数据隐私、网络隐私等方面进行分析;通过对网络安全、密码学安全、跨链操作、共识算法等方面带来的隐私泄露风险的分析,指出区块链隐私威胁存在的挑战和未来研究方向。

关键词：区块链隐私威胁身份隐私数据隐私网络隐私

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无线传感器网络中的隐私威胁与对策

计算机工程与设计 2009年第7期30卷 1618-1621页

作者：姚剑波文光俊电子科技大学宽带光纤传输与通信网技术教育部重点实验室四川成都610054 遵义师范学院计算机科学系贵州遵义563002

随着无线传感器网络的应用深入到日常生活领域,如何保护隐私成为一个至关重要的问题。借助无线传感器网络,很容易收集个人信息。有的机构甚至把个人信息当作商品,进行收集、交换和出售,人们对这些行为越来越警觉,希望保护自己的隐私,隐... 详细信息

随着无线传感器网络的应用深入到日常生活领域,如何保护隐私成为一个至关重要的问题。借助无线传感器网络,很容易收集个人信息。有的机构甚至把个人信息当作商品,进行收集、交换和出售,人们对这些行为越来越警觉,希望保护自己的隐私,隐私已成为无线传感器网络成功应用的一大障碍。如果没有提供适当的隐私保护,无线传感器网络就不能应用于这些领域。通过分析无线传感器网络的特点、面临的隐私威胁及相应的对策,基于通信系统一般化的物理模型,提出了一种隐私保护解决方案。

关键词：无线传感器网络隐私隐私威胁隐私保护对策

浏览器中用户浏览记录的隐私威胁分析与防御研究

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浏览器中用户浏览记录的隐私威胁分析与防御研究

作者：顾祖林南京邮电大学

学位级别：硕士

浏览器是人们了解外部信息世界的重要窗口,近年来其中的隐私威胁越发突显。针对层出不穷的互联网隐私威胁,现有的研究通常针对网络跟踪、网络钓鱼这类第三方跟踪与威胁问题进行研究,忽视了浏览器本身是否是一个值得信赖的平台这一问题... 详细信息

浏览器是人们了解外部信息世界的重要窗口,近年来其中的隐私威胁越发突显。针对层出不穷的互联网隐私威胁,现有的研究通常针对网络跟踪、网络钓鱼这类第三方跟踪与威胁问题进行研究,忽视了浏览器本身是否是一个值得信赖的平台这一问题。由于用户的浏览记录蕴含了大量与用户特征有关的信息,一旦泄露会对用户的隐私造成严重威胁。所以研究用户使用浏览器的过程中浏览记录泄露问题对保护用户的隐私安全至关重要。本文针对浏览网页以及使用安全浏览服务这两个用户使用浏览器过程中最常见的场景设计分析方法,证实了现有的浏览器在这两方面存在泄露用户浏览记录的问题,并以此为指导,设计了两种隐私保护型的改进方案。主要研究内容如下。(1)通过获取浏览器在用户浏览网页的不同阶段向后端服务器传输的数据证明了大部分浏览器会与后端服务器共享用户的浏览记录。通过分析Google Update API传输哈希前缀的隐私威胁,证明了传输哈希前缀并不能保障用户浏览记录不泄露。(2)针对用户浏览网页时浏览记录的泄露问题,提出了一种用户浏览记录匿名化方法。首先通过量化用户隐私分布的不确定度以及可用性损失,明确如何达到隐私和可用性的平衡,具体使用肯德尔系数来衡量可用性的损失,使可用性损失的衡量更贴合现有的推荐排名系统。接着通过网页主题的分类与选择指导噪声网页链接添加。最后通过实验证明,本文提出的算法能够更好地为浏览记录保留可用性,并对新型的去匿名化攻击有较好的防御效果。(3)针对用户使用安全浏览服务时浏览记录的泄露问题,提出基于安全代理思想的安全浏览服务。首先通过在URL黑名单提供者和用户之间设置安全代理,协助安全浏览过程中的URL的传输。接着使用EC-OPRF(Elliptic Curve Oblivious Pseudorandom Function)为涉及URL传输的各个步骤提供保护,提出预先加密黑名单的方式,使EC-OPRF能够适用于三方运算,并使用预先选择基点的改进方法减少EC-OPRF的计算时间。最终通过实验证明,提出的改进EC-OPRF能够有效减少计算时间,提高恶意URL的检测效率。

关键词：浏览器浏览记录隐私威胁安全浏览匿名化 EC-OPRF

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区块链隐私威胁与保护技术研究

网络安全与数据治理 2023年第4期42卷 1-8页

作者：沈传年国家计算机网络应急技术处理协调中心上海分中心上海201315

区块链面临身份隐私威胁和交易隐私威胁所导致的隐私泄露问题,从隐私保护技术的角度出发,研究并探讨了区块链中的信息混淆技术、信息隐藏技术以及通道隔离技术三种隐私保护解决方案。研究结果表明,区块链现有隐私保护技术具有较好的应... 详细信息

区块链面临身份隐私威胁和交易隐私威胁所导致的隐私泄露问题,从隐私保护技术的角度出发,研究并探讨了区块链中的信息混淆技术、信息隐藏技术以及通道隔离技术三种隐私保护解决方案。研究结果表明,区块链现有隐私保护技术具有较好的应用前景,但面对日趋复杂的隐私威胁,区块链隐私保护技术仍具有进一步提升的空间,并分别从两个方面对区块链隐私保护的未来发展进行了展望。

关键词：区块链隐私威胁隐私保护混币机制信息隐藏

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RFID安全与隐私威胁

实验技术与管理 2007年第8期24卷 26-29,42页

作者：王鑫李春茂唐婷华南理工大学电子与信息学院广东广州510640

RFID是一种利用射频信号自动识别目标对象并获取相关信息的技术。随着标签制造成本的下降，RFID技术大规模应用已成定局，但人们对RFID普及应用所遭受的安全与隐私威胁还不够重视，甚至认为资源严重受限的标签会免于病毒攻击。该文分析... 详细信息

RFID是一种利用射频信号自动识别目标对象并获取相关信息的技术。随着标签制造成本的下降，RFID技术大规模应用已成定局，但人们对RFID普及应用所遭受的安全与隐私威胁还不够重视，甚至认为资源严重受限的标签会免于病毒攻击。该文分析了RFID技术应用中的一般安全与隐私威胁及其系统的安伞缺陷．着雷讨论基于RFID的入侵、病毒原理和移动RFID的隐私威胁。

关键词： RFID安全隐私威胁入侵病毒

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可逆神经网络的隐私泄露风险评估

网络与信息安全学报 2023年第4期9卷 29-39页

作者：何毅凡张杰张卫明俞能海中国科学技术大学信息科学技术学院安徽合肥230027 中国科学院电磁空间信息重点实验室安徽合肥230027 中国科学技术大学网络空间安全学院安徽合肥230027

近年来,深度学习已经成为多方领域的核心技术,而深度学习模型的训练过程中往往需要大量的数据,这些数据中可能含有隐私信息,包括个人身份信息(如电话号码、身份证号等)和敏感信息(如金融财务、医疗健康等)。因此,人工智能模型的隐私风... 详细信息

近年来,深度学习已经成为多方领域的核心技术,而深度学习模型的训练过程中往往需要大量的数据,这些数据中可能含有隐私信息,包括个人身份信息(如电话号码、身份证号等)和敏感信息(如金融财务、医疗健康等)。因此,人工智能模型的隐私风险问题成为学术界的研究热点。深度学习模型的隐私研究仅局限于传统神经网络,而很少针对特殊网络结构的新兴网络(如可逆神经网络)。可逆神经网络的上层信息输入可以由下层输出直接得到,直观上讲,该结构保留了更多有关训练数据的信息,相比传统网络具有更大的隐私泄露风险。为此,提出从数据隐私泄露和模型功能隐私泄露两个层面来探讨深度网络的隐私问题,并将该风险评估策略应用到可逆神经网络。具体来说,选取了两种经典的可逆神经网络(RevNet和i-RevNet),并使用了成员推理攻击、模型逆向攻击、属性推理攻击和模型窃取攻击4种攻击手段进行隐私泄露分析。实验结果表明,可逆神经网络在面对数据层面的隐私攻击时存在相比传统神经网络更严重的隐私泄露风险,而在面对模型层面的隐私攻击时存在相似的隐私泄露风险。由于可逆神经网络研究越来越多,目前被广泛被应用于各种任务,这些任务也涉及敏感数据,在实验结果分析基础上提出了一些潜在的解决方法,希望能够应用于未来可逆神经网络的发展。

关键词：可逆神经网络隐私保护成员推理攻击隐私威胁

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机器学习中的隐私保护综述

信息安全学报 2019年第5期4卷 1-13页

作者：赵镇东常晓林王逸翔智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

机器学习被广泛应用于自动推理、自然语言处理、模式识别、计算机视觉、智能机器人等人工智能领域,成为许多领域研究与技术应用中必不可少的一个工具。然而,机器学习本身存在隐私安全问题,已经引起了越来越多的关注。本文专门针对机器... 详细信息

机器学习被广泛应用于自动推理、自然语言处理、模式识别、计算机视觉、智能机器人等人工智能领域,成为许多领域研究与技术应用中必不可少的一个工具。然而,机器学习本身存在隐私安全问题,已经引起了越来越多的关注。本文专门针对机器学习中的隐私问题进行了分类和较为详细的介绍,提出了基于攻击对象的隐私威胁分类方式,并清晰地展示了防御技术的研究思路,最后给出了亟待解决的问题和发展方向。

关键词：机器学习隐私威胁隐私保护

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WSNs中的位置隐私评述

传感器与微系统 2009年第8期28卷 1-4页

作者：陈曦姚剑波广东省计算中心广东广州510030 电子科技大学宽带光纤传输与通信网技术教育部重点实验室四川成都610054

随着无线传感器网络(WSNs)的广泛应用,隐私已成为WSNs成功应用的一大障碍。当WSNs用于监控敏感对象,被监控对象的位置隐私成为一个重要问题。特别是WSNs在军事上的应用,基站一旦被控制或破坏,后果不堪设想。分析了WSNs的安全特点、位置... 详细信息

随着无线传感器网络(WSNs)的广泛应用,隐私已成为WSNs成功应用的一大障碍。当WSNs用于监控敏感对象,被监控对象的位置隐私成为一个重要问题。特别是WSNs在军事上的应用,基站一旦被控制或破坏,后果不堪设想。分析了WSNs的安全特点、位置隐私性能评价、面临的隐私威胁,并基于对WSNs位置隐私问题的分析和评述,指出了今后该领域的研究方向。

关键词：无线传感器网络隐私隐私威胁位置隐私

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联邦学习系统攻击与防御技术研究综述

计算机学报 2023年第9期46卷 1781-1805页

作者：高莹陈晓峰张一余王玮邓煌昊段培陈培炫贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 北京航空航天大学网络空间安全学院北京100191 空天网络安全工业和信息化部重点实验室北京100191 中关村实验室北京100094 腾讯公司广东深圳518054

联邦学习作为一种使用分布式训练数据集构建机器学习模型的新兴技术,可有效解决不同数据用户之间因联合建模而导致的本地数据隐私泄露问题,从而被广泛应用于多个领域并得到迅速发展.然而,现有的联邦学习系统已被证实在数据收集阶段、训... 详细信息

联邦学习作为一种使用分布式训练数据集构建机器学习模型的新兴技术,可有效解决不同数据用户之间因联合建模而导致的本地数据隐私泄露问题,从而被广泛应用于多个领域并得到迅速发展.然而,现有的联邦学习系统已被证实在数据收集阶段、训练阶段和推理阶段都存在潜在威胁,危及数据的隐私性和系统的鲁棒性.本文从安全威胁和隐私威胁两类潜在威胁入手,围绕机密性、完整性和可用性(CIA三元组)给出了联邦学习场景中安全属性的详细定义,并对联邦学习中各类攻击方式和防御手段进行了系统全面综述.首先,本文对横向、纵向联邦学习过程,以及潜在威胁分别进行了概述,并从对抗性攻击和非对抗性攻击两个角度,分析了投毒攻击、对抗样本攻击和推理攻击等常见攻击的基本概念、实施阶段和现有方案.进一步地,依据不同的攻击方式,将防御手段划分为鲁棒性提升方法和隐私性增强技术两类:鲁棒性提升方法主要防御系统遭受的对抗性攻击,包括数据消毒、鲁棒性聚合、异常检测、对抗训练、知识蒸馏和剪枝等,隐私性增强技术主要防御系统遭受的非对抗性攻击,包括同态加密、安全多方计算、差分隐私和区块链等.最后,本文给出了联邦学习中鲁棒性和隐私性方面的未来研究方向.

关键词：联邦学习安全威胁隐私威胁鲁棒性提升方法隐私性增强技术