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一种面向移动终端的k匿名位置隐私保护方案

西安电子科技大学学报 2021年第3期48卷 138-145页

作者：宋成金彤倪水平贺军义杜守恒河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454003

针对当前位置隐私保护方案安全和效率问题,提出一种面向移动终端的k匿名位置隐私保护方案。首先在匿名区域选取2k个合理假位置,然后根据位置熵,从中筛选出k-1个较优位置,进而达到更优匿名效果;采用安全高效的不经意传输协议,避开了传统... 详细信息

针对当前位置隐私保护方案安全和效率问题,提出一种面向移动终端的k匿名位置隐私保护方案。首先在匿名区域选取2k个合理假位置,然后根据位置熵,从中筛选出k-1个较优位置,进而达到更优匿名效果;采用安全高效的不经意传输协议,避开了传统方案对可信匿名中心的依赖,提高了方案效率;同时可实现一次查询多个兴趣点的需求。安全分析表明,该方案满足匿名性,抗重放攻击和不可伪造性等安全特性。仿真结果显示,该方案具有更高的执行效率和隐私度,并具有较低的通信开销。

关键词：移动终端位置隐私 k匿名不经意传输

Geohash编码的k匿名位置隐私保护方案

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武汉大学学报（理学版） 2022年第1期68卷 73-82页

作者：殷凤梅陈鸿合肥师范学院计算机学院安徽合肥230601

采用k匿名技术的位置隐私保护方案为了构造匿名位置集,检索历史数据库的时间开销往往较大,位置服务失去了即时的优越性。为解决此问题,提出了基于Geohash编码的k匿名位置隐私保护方案。该方案将用户的经纬度坐标位置泛化到一个区间区域... 详细信息

采用k匿名技术的位置隐私保护方案为了构造匿名位置集,检索历史数据库的时间开销往往较大,位置服务失去了即时的优越性。为解决此问题,提出了基于Geohash编码的k匿名位置隐私保护方案。该方案将用户的经纬度坐标位置泛化到一个区间区域,使用Geohash算法编码;选取与Geohash编码相同的位置,经反向检索构成候选匿名位置集;筛选多余位置时兼顾历史查询概率,再附上k-1个伪查询以混淆用户的真实查询内容;收到查询请求服务后,位置服务器获取并加密查询结果,用户再解密获得查询结果,最终实现k匿名位置隐私保护。在双线性映射的相关问题假设前提下,该方案满足正确性、验证性和匿名性,可以抵抗伪装攻击、重放攻击和共谋攻击。仿真实验显示,在处理数据的时间开销和匿名隐私度上,本文提出的方案具有更好的优越性。

关键词： Geohash编码位置服务 k匿名隐私保护移动终端

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基于k匿名数据集的鲁棒性水印技术研究

信息网络安全 2022年第9期22卷 11-20页

作者：于晶袁曙光袁煜琳陈驰中国科学院信息工程研究所北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049

在大数据时代,安全可控的数据发布变得越来越重要。数据持有者在发布数据前,出于保护用户隐私的目的,通常对数据集进行k匿名处理;而出于对数据版权的保护,则需要对数据集添加水印。因此,在k匿名数据集上嵌入水印信息具有现实意义。文章... 详细信息

在大数据时代,安全可控的数据发布变得越来越重要。数据持有者在发布数据前,出于保护用户隐私的目的,通常对数据集进行k匿名处理;而出于对数据版权的保护,则需要对数据集添加水印。因此,在k匿名数据集上嵌入水印信息具有现实意义。文章以在k匿名数据集上嵌入水印为研究目标,针对k匿名数据集缺少主键和具有受限的水印空间的问题,提出了一种基于k匿名数据集的鲁棒性水印方案,方案使用准标识符属性替代主键属性作为水印定位函数的种子,在k匿名数据集中的非敏感属性上嵌入水印信息,并在水印检测阶段采用两次多数投票机制纠正水印错误。该方案在不影响k匿名隐私目标实现的前提下,实现了数据版权信息嵌入,达到了数据隐私和数据版权的双重保护。实验证明,文章提出的水印方案具有良好的鲁棒性和执行效率。

关键词：数据库水印版权保护 k匿名隐私保护

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轻量级k匿名增量近邻查询位置隐私保护算法

网络与信息安全学报 2023年第3期9卷 60-72页

作者：陈赛特李卫海姚远志俞能海中国科学技术大学网络空间安全学院安徽合肥230001

基于位置的服务为人们生活带来便利的同时可能暴露用户的位置隐私。在k近邻查询问题中,构造k匿名区来保护用户位置隐私的方法具有一定的安全性,但会带来较大的通信开销。SpaceTwist方案使用锚点代替真实位置进行k近邻查询,实现简单且通... 详细信息

基于位置的服务为人们生活带来便利的同时可能暴露用户的位置隐私。在k近邻查询问题中,构造k匿名区来保护用户位置隐私的方法具有一定的安全性,但会带来较大的通信开销。SpaceTwist方案使用锚点代替真实位置进行k近邻查询,实现简单且通信开销小,不过其无法保证k匿名安全,也没有给出锚点的具体选取方法。为克服SpaceTwist的缺点,一些方案通过引入可信匿名服务器或者使用用户协作的方式计算用户的k匿名组,进而加强算法的查询结束条件以实现k匿名安全;一些方案结合地图中兴趣点的大致分布,提出锚点的优选方法,进一步减小了平均通信开销。基于完善SpaceTwist的考虑,提出轻量级k匿名增量近邻(LkINN,lightweight k-anonymity incremental nearest neighbor)查询位置隐私保护算法,借助凸包这一数学工具计算k匿名组的关键点集合,并在此基础上给出一种锚点的选择方法,能够以更低的响应时间和通信代价实现k匿名安全。此外,LkINN基于混合式位置隐私保护架构,对系统中的所有成员都只做半可信的安全性假设,与现有的一些研究成果相比,降低了安全性假设要求。仿真实验结果表明,LkINN能够防止半可信用户对正常用户位置隐私的窃取,保护地图中正常用户的位置隐私,并且与一些现有方案相比,LkINN拥有更短的查询响应时间以及更小的通信开销。

关键词：基于位置的服务位置隐私保护 k匿名凸包锚点

抵御背景知识推理攻击的服务相似性位置k匿名隐私保护方法

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西安交通大学学报 2020年第1期54卷 8-18页

作者：闫光辉刘婷张学军蔡刚何福存李俊成兰州交通大学电子与信息工程学院

针对已有位置k匿名方法不能很好地权衡位置隐私和服务可用性之间的关系、易于遭受背景知识推理攻击、资源开销大的问题,提出了一种抵御推理攻击的服务相似性位置k匿名隐私保护方法。通过引入服务相似性生成标签相似地图,并根据服务相似... 详细信息

针对已有位置k匿名方法不能很好地权衡位置隐私和服务可用性之间的关系、易于遭受背景知识推理攻击、资源开销大的问题,提出了一种抵御推理攻击的服务相似性位置k匿名隐私保护方法。通过引入服务相似性生成标签相似地图,并根据服务相似度将用户所在分区与其他分区合并,生成满足用户服务质量需求的匿名候选区。为抵御推理攻击,在选择k匿名集时使用位置熵对攻击者的背景知识进行量化以生成熵最大的k匿名集。在生成k匿名集时,采用贪心策略并在匿名集随机选取一个位置点请求服务以降低资源开销。安全性分析和实验结果表明:相较于已有位置k匿名方法,在相同条件下,所提方法的隐私保护度和服务可用性平均提高了48.49%和60.01%,时间开销和通信开销平均降低了86.12%和66.57%。所提方法在隐私保护度、服务可用性和资源开销之间取得了更好的权衡,且可有效抵御背景知识推理攻击。

关键词：位置隐私服务相似性位置熵背景知识 k匿名贪心策略

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基于k匿名的社交网络隐私保护方法研究

基于k匿名的社交网络隐私保护方法研究

作者：王振昕安徽工程大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的发展与社交媒体的普及,社交用户数量日益增多。用户可以分享彼此的信息、想法、兴趣,并与其他用户交流互动,逐渐成为一个个“社会传感器”,产生大量的用户生成内容(User Generated Content,UGC)。UGC被众多社交平台收... 详细信息

随着互联网技术的发展与社交媒体的普及,社交用户数量日益增多。用户可以分享彼此的信息、想法、兴趣,并与其他用户交流互动,逐渐成为一个个“社会传感器”,产生大量的用户生成内容(User Generated Content,UGC)。UGC被众多社交平台收录和收集,用户及用户之间的交互关系构建成一张张规模巨大的社交网络。社交平台及相关产品供应商通过集成这些数据可以得到有用的信息,实现社交数据真正的价值,然而在这一过程中,往往伴随着用户隐私泄露。因此社交网络数据发布之前,需要进行匿名处理,并在保护用户隐私的前提下,保证数据的可用性。本文针对现有k匿名模型存在的问题,提出改进的算法,具体工作如下:1.阐述社交网络隐私保护的背景意义,概述社交网络模型和社交网络隐私安全的重要性,并介绍常见的隐私攻击手段和社交网络隐私保护技术,最后对现有的社交网络隐私保护模型进行分类总结。2.主要针对现有图修改方法对网络拓扑结构扰动过大,并且匿名后数据可用性不高等问题,提出改进的k度匿名社交网络隐私保护方法(k Degree Anonymous Social Network Privacy Protection Method,kDSNP)。该方法根据节点间度的“吸引力”将节点进行融合形成超点,然后对超点进行划分,得到修改节点,再根据节点间结构关系,对修改节点的边进行修改,来提高匿名数据可用性。在Facebook、Feather-lastfm-social、Dolphins和Polbooks四个真实实验数据集上进行验证,从平均路径长度,平均聚类系数,传递性这3个指标对kDSNP算法进行性能评价,实验结果表明kDSNP算法在实验数据集上对原始数据改动较小,并且提高了匿名数据的可用性。3.针对现有的社交网络隐私保护方法中,大多数为基于聚类的方法,这些方法都是考虑节点间结构和属性的关系,并且它们之间因度量的差异通常会造成聚类效果不佳,数据匿名化过度,导致数据可用性下降。针对以上问题提出融合距离-属性的图聚类匿名隐私保护算法(Graph-Clustering Anonymity Privacy Protection Algorithm With Fused Distance-Attributes,GCA-DA)。该算法根据节点间属性和距离对图中节点进行相似性计算,将相似节点合并形成多个簇,每个簇中至少包含k个节点,对簇中包含的节点属性匿名化,簇中节点结构隐藏来确保用户节点不被识别,对外只发布每个簇的统计信息,其中包括这个簇中的节点个数、边数和匿名属性。实验通过聚类密度(density),聚类熵(entropy)以及信息损失来评估算法性能。实验结果表明GCA-DA算法在提高节点聚类质量,减少节点结构和属性信息损失方面的有效性。本文探索基于k匿名的社交网络隐私保护方法,并利用已有的理论和技术设计新的方法,所提出的方法通过对节点聚类条件进行改进优化,达到更好的聚类效果,利用泛化方法保护用户隐私,更好的平衡匿名数据的隐私性和可用性。

关键词：社交网络隐私保护 k匿名数据可用性图聚类

基于泛化的高效k-匿名轨迹隐私保护方法研究与实现

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基于泛化的高效k-匿名轨迹隐私保护方法研究与实现

作者：王玥天广州大学

学位级别：硕士

轨迹数据自身蕴藏着丰富的地理时空信息,深入挖掘分析轨迹数据能够支持多种应用,所以许多科研机构以及政府组织等都加大了对轨迹数据的研究分析力度。如果有攻击者在未获得授权的情况下,通过分析轨迹数据推理获取相关数据产生者的其他... 详细信息

轨迹数据自身蕴藏着丰富的地理时空信息,深入挖掘分析轨迹数据能够支持多种应用,所以许多科研机构以及政府组织等都加大了对轨迹数据的研究分析力度。如果有攻击者在未获得授权的情况下,通过分析轨迹数据推理获取相关数据产生者的其他个人信息,那么相应的个人隐私就会被这些轨迹暴露。在当前,轨迹数据隐私保护问题主要可以分为两类:一类是离线模式下数据发布的位置轨迹隐私保护;另一类是基于位置的在线轨迹隐私保护。考虑到轨迹数据发布的广泛性以及对应的有效攻击方法的出现,本研究主要关注离线模式下数据发布中的轨迹数据隐私保护。目前最常见的攻击手段是链接攻击。而在传统关系数据库中已证明k匿名是针对链接攻击的有效防御手段,已有许多研究尝试将这一通用隐私保护原则应用到轨迹数据隐私保护上。这些研究专注于利用不同的手段使轨迹满足k匿名性标准以满足隐私保护要求,但很少考虑算法的实际可用性。实际应用当中由于轨迹数据本身的特殊性,待发布的轨迹数据集往往规模庞大,算法复杂度直接影响着方法的可用性。当前已有的基于不确定性的方法虽然运行效率尚可但在隐私保护程度上表现不如人意,而基于合并泛化的方法虽在隐私保护能力上有相对优秀表现但是运行效率十分低下,很难投入大规模数据应用当中。针对链接攻击的轨迹k匿名算法应当具有较好的隐私保护能力且尽量减小对数据有效性与可用性的损失,同时要重点关注方法本身是否可以高效运行,尽可能少地产生运行开销,好的方法应该在这三方面取得一定的平衡,但现有方法鲜有满足。针对以上问题,本文提出以下的研究内容:(1)轨迹k匿名算法通常由划分原始轨迹集与匿名化每个组两部分组成,为保证隐私保护能力本工作选择合并泛化的方法对轨迹进行k匿名处理,出于保护数据有用性考虑需要有衡量合并带来的损失的方法,并以此为基础设计划分轨迹集为k簇的方法,且这一方法需要尽可能避免冗余计算高效完成。考虑现实生活中的轨迹通常具有局部性,选择较小合并成本只需要在附近的轨迹之间计算比较。本项研究提出了一种层次化网格结构以重新组织轨迹,并基于此结构设计轨迹匹配与索引方法以求获得合并损失尽量小的原始轨迹集划分。(2)为了提高方法运行效率,在层次化网格结构与索引的基础上对基本方法进行不同的优化。首先是引入z-ordering编码,利用其同样具有的局部性改造编码,使得相近网格编码更近且层次间网格转换更方便。然后是引入基于长度的剪枝,优化基于索引的搜索策略,将其改造为自上而下的单程比较,减少了不必要的匹配查询。最后是基于网格的合并搜索剪枝策略,这个操作是对轨迹合并过程的优化,虽然并没有改变最坏的时间复杂度,但是实际应用在保持合并代价最小的基础上有效地减少了合并过程中点对的计算比较过程。(3)在大规模数据集上,采用多维度的评价指标比较典型的k匿名方法W4M,GLOVE,kLT与本文提出的新算法GINDEX在不同性能方面的表现,并对实验结果进行了合理分析,GINDEX在各方面表现优秀。综上所述,本文提出的基于层次化网格结构与索引的算法GINDEX在运行效率方面有着不同数量级的优越表现,同时还有较好的隐私保护能力与尽量小的数据有效性与可用性损失。

关键词： k匿名轨迹数据隐私层次化网格索引运行效率轨迹合并

基于k匿名的准标识符属性个性化实现算法研究

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信息网络安全 2020年第10期 19-26页

作者：何泾沙杜晋晖朱娜斐北京工业大学信息学部北京100124

k匿名在很大程度上能够解决隐私保护领域中的链路攻击问题,但现有的k匿名模型并不重视个人隐私自治。现有的改进k匿名模型不能满足不同的人对不同类型数据的需求,在进行数据表发布后,整个表仍然只有一个k值,即所有元组都统一泛化,不能... 详细信息

k匿名在很大程度上能够解决隐私保护领域中的链路攻击问题,但现有的k匿名模型并不重视个人隐私自治。现有的改进k匿名模型不能满足不同的人对不同类型数据的需求,在进行数据表发布后,整个表仍然只有一个k值,即所有元组都统一泛化,不能反映出用户个性化的隐私要求,产生较大的信息损失。文章在k匿名模型的基础上,结合基于聚类的泛化思想,提出基于k匿名的准标识符属性个性化实现算法(kAUP)。该算法能够有效根据用户的隐私要求,在同一个数据表上呈现不同的k值,从而满足个性化的k匿名。文章使用数据集Adult在运行时间、信息损失和可扩展性方面设计了对比实验。实验表明,在同一个数据表上进行个性化匿名是可行的,且匿名过程中的信息损失较小,利于准标识符属性的个性化匿名研究。

关键词：个性化 k匿名隐私保护

基于灰关联分析的k匿名方法及其在聚类中的应用

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系统工程与电子技术 2011年第9期33卷 2139-2143页

作者：郭昆张岐山福州大学数学与计算机科学学院福建福州350108 福州大学管理学院福建福州350108

采用泛化和抑制技术对数据进行k匿名化处理,需要在数据的有用性和隐私保护度之间保持平衡。提出一种新的利用基于差异信息理论的灰关联分析实现k匿名的方法,利用数据序列之间的均衡接近度描述数据点之间的相似程度,据此进行相应的泛化... 详细信息

采用泛化和抑制技术对数据进行k匿名化处理,需要在数据的有用性和隐私保护度之间保持平衡。提出一种新的利用基于差异信息理论的灰关联分析实现k匿名的方法,利用数据序列之间的均衡接近度描述数据点之间的相似程度,据此进行相应的泛化和抑制操作,并将k匿名后的数据应用于聚类分析。在真实数据集上的测试验证了该方法的有效性。

关键词：聚类 k匿名灰关联分析