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最优聚类的k-匿名数据隐私保护机制

计算机研究与发展 2022年第7期59卷 1625-1635页

作者：张强叶阿勇叶帼华邓慧娜陈爱民福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学) 福州350117

基于聚类的k-匿名机制是共享数据脱敏的主要方法,它能有效防范针对隐私信息的背景攻击和链接攻击。然而,现有方案都是通过寻找最优k-等价集来平衡隐私性与可用性.从全局看,k-等价集并不一定是满足k-匿名的最优等价集,隐私机制的可用性... 详细信息

基于聚类的k-匿名机制是共享数据脱敏的主要方法,它能有效防范针对隐私信息的背景攻击和链接攻击。然而,现有方案都是通过寻找最优k-等价集来平衡隐私性与可用性.从全局看,k-等价集并不一定是满足k-匿名的最优等价集,隐私机制的可用性最优化问题仍然未得到解决.针对上述问题,提出一种基于最优聚类的k-匿名隐私保护机制.通过建立数据距离与信息损失间的函数关系,将k-匿名机制的最优化问题转化为数据集的最优聚类问题;然后利用贪婪算法和二分机制,寻找满足k-匿名约束条件的最优聚类,从而实现k-匿名模型的可用性最优化;最后给出了问题求解的理论证明和实验分析.实验结果表明该机制能最大程度减少聚类匿名的信息损失,并且在运行时间方面是可行有效的.

关键词：隐私保护 k-匿名聚类优化信息损失数据发布

基于历史查询概率的k-匿名哑元位置选取算法

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计算机工程 2022年第2期48卷 147-155页

作者：杨洋胡晓辉杜永文兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

基于历史查询概率的哑元位置隐私保护机制存在匿名度低、隐匿区域小和位置分布不均匀的问题。提出k-匿名哑元位置选取(k-DLS)算法用于位置隐私保护。通过综合考虑匿名集的位置离散度和零查询用户,增强哑元匿名集的隐私性。利用熵度量选... 详细信息

基于历史查询概率的哑元位置隐私保护机制存在匿名度低、隐匿区域小和位置分布不均匀的问题。提出k-匿名哑元位置选取(k-DLS)算法用于位置隐私保护。通过综合考虑匿名集的位置离散度和零查询用户,增强哑元匿名集的隐私性。利用熵度量选择哑元位置,使得哑元匿名集的熵值最优,并根据位置偏移距离优化匿名结果,增加匿名集的位置离散度。仿真结果表明,k-DLS算法的哑元匿名集离散度优于DLS、DLP、Enhanced;LP等算法,能够有效提高用户位置的隐私保护效果。

关键词：基于位置的服务位置隐私哑元位置选取零查询用户 k-匿名地理位置分布

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基于不同敏感度的改进k-匿名隐私保护算法

计算机应用 2023年第5期43卷 1497-1503页

作者：翟冉陈学斌张国鹏裴浪涛马征华北理工大学理学院河北唐山063210 河北省数据科学与应用重点实验室(华北理工大学) 河北唐山063210 华北理工大学唐山市数据科学重点实验室河北唐山063210

针对机器学习的发展需要大量兼顾数据安全性和可用性的真实数据集的问题,提出一种基于随机森林(RF)的k-匿名隐私保护算法——RFk-匿名隐私保护。首先,使用RF算法预测出每种属性值的敏感程度;然后,使用k-means聚类算法将属性值根据不同... 详细信息

针对机器学习的发展需要大量兼顾数据安全性和可用性的真实数据集的问题,提出一种基于随机森林(RF)的k-匿名隐私保护算法——RFk-匿名隐私保护。首先,使用RF算法预测出每种属性值的敏感程度;然后,使用k-means聚类算法将属性值根据不同敏感程度进行聚类,再使用k-匿名算法根据属性值的敏感程度集群对数据进行不同程度的隐匿;最后,由用户自主地选择需要哪种隐匿程度的数据表。实验结果表明,在Adult数据集中,与k-匿名算法处理过的数据相比,RFk-匿名隐私保护算法处理过的数据在阈值分别为3、4时的准确率分别提高了0.5、1.6个百分点;与(p,α,k)-匿名算法处理过的数据相比,RFk-匿名隐私保护算法处理过的数据在阈值分别为4、5时的准确率分别提高了0.4、1.9个百分点。RFk-匿名隐私保护算法在保护数据的隐私安全的基础上能有效提高数据的可用性,更适合应用于机器学习中的分类预测。

关键词：随机森林 k-匿名隐私保护 k-means 聚类算法

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k-匿名批量认证的位置隐私保护机制

重庆邮电大学学报（自然科学版） 2023年第3期35卷 468-473页

作者：杨囡囡宋成河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454003

针对当前位置隐私的安全与效率问题,提出一种k-匿名批量认证的位置隐私保护方案。方案在基于位置服务(location based service,LBS)请求用户身份匿名化处理的基础上,在相邻网格区域中生成2 k个假位置,采用位置熵进一步选取最优的k-1个,... 详细信息

针对当前位置隐私的安全与效率问题,提出一种k-匿名批量认证的位置隐私保护方案。方案在基于位置服务(location based service,LBS)请求用户身份匿名化处理的基础上,在相邻网格区域中生成2 k个假位置,采用位置熵进一步选取最优的k-1个,合并真实用户位置形成k-匿名,增强用户隐私度;通过LBS批量认证k个用户匿名身份,提高运算效率,降低服务响应时间。安全性分析表明,提出的方案满足匿名性、不可伪造性、抗假冒攻击等安全特性。仿真结果表明,提出的方案不仅在隐私度方面具有一定的优越性,而且在效率上也有所提升。

关键词： k-匿名位置熵批量认证位置隐私

k-匿名下通过本地差分隐私实现位置隐私保护

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计算机应用研究 2022年第8期39卷 2469-2473页

作者：刘振鹏苗德威刘倩楠李瑞林李小菲河北大学网络空间安全与计算机学院河北保定071002 河北大学信息技术中心河北保定071002

针对用户位置隐私保护过程中攻击者利用背景知识等信息发起攻击的问题,提出一种面向移动终端的位置隐私保护方法。该方案通过利用k-匿名和本地差分隐私技术进行用户位置保护,保证隐私和效用的权衡。结合背景知识构造匿名集,通过改进的Hi... 详细信息

针对用户位置隐私保护过程中攻击者利用背景知识等信息发起攻击的问题,提出一种面向移动终端的位置隐私保护方法。该方案通过利用k-匿名和本地差分隐私技术进行用户位置保护,保证隐私和效用的权衡。结合背景知识构造匿名集,通过改进的Hilbert曲线对k-匿名集进行分割,使用本地差分隐私算法RAPPOR扰动划分后的位置集,最后将生成的位置集发送给位置服务提供商获取服务。在真实数据集上与已有的方案从用户位置保护、位置可用性和时间开销方面进行对比,实验结果显示,所提方案在确保LBS服务质量的同时,也增强了位置隐私保护的程度。

关键词： RAPPOR k-匿名 Hilbert曲线位置保护

k-匿名改进算法及其在隐私保护中的应用研究

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信息网络安全 2022年第10期22卷 52-58页

作者：顾海艳蒋铜马卓朱季鹏江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210031 徐州市公安局徐州221000 南通市公安局南通226000

当前网络公开数据中的隐私泄露问题频出,给相关个人造成不良影响甚至严重危害,隐私保护技术研究因此越来越受到关注。k-匿名化作为一种能够有效保护隐私信息的技术,已发展了多种算法,但这些算法有的数据处理效率较低、有的抗攻击性能较... 详细信息

当前网络公开数据中的隐私泄露问题频出,给相关个人造成不良影响甚至严重危害,隐私保护技术研究因此越来越受到关注。k-匿名化作为一种能够有效保护隐私信息的技术,已发展了多种算法,但这些算法有的数据处理效率较低、有的抗攻击性能较弱。文章采用k-means算法并结合运用Mondrian算法进行聚类处理,建立了一种基于k-means的(k,e)匿名隐私保护的改进算法。不仅与具有代表性的隐私保护算法(k,e)-MDAV算法进行了运算效率的对比,还利用改进算法进行了涉及个人位置信息的应用案例分析。结果表明,文章提出的改进算法在实现数据匿名化基础上,能有效提高运行效率,且具有较强的抗链接攻击和抗同质化攻击性能。

关键词： k-匿名聚类算法改进算法隐私保护

基于分类重要性与隐私约束的k-匿名特征选择

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计算机应用与软件 2022年第6期39卷 35-39页

作者：樊佳锦朱焱西南交通大学信息科学与技术学院四川成都611756

针对原始数据集中的隐私属性作为公开特征用于挖掘可能会导致用户隐私泄露,应用k-匿名技术实现隐私保护会造成挖掘性能大幅下降的问题,提出一种基于分类重要性与隐私约束的k-匿名特征选择方法IFP_kACA,用于中文微博用户分类特征的优选... 详细信息

针对原始数据集中的隐私属性作为公开特征用于挖掘可能会导致用户隐私泄露,应用k-匿名技术实现隐私保护会造成挖掘性能大幅下降的问题,提出一种基于分类重要性与隐私约束的k-匿名特征选择方法IFP_kACA,用于中文微博用户分类特征的优选。算法通过平衡特征在分类中的重要性和特征隐私度两个指标,结合k-匿名进行特征选择。即根据特征分类重要性排序选择分类性能较好并且满足隐私约束的特征进行k-匿名处理,从而得到保护特征隐私后的优选特征子集。对比实验表明,所提算法筛选的特征集能够平衡隐私保护度和分类挖掘性能,有效检测微博垃圾用户。

关键词：特征选择 k-匿名数据隐私分类

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基于迭代二分聚类的k-匿名机制

信息安全研究 2023年第5期9卷 402-411页

作者：王涛谭虎徐亭亭辛保江刘刚周潘国网山东省电力公司潍坊供电公司山东潍坊261021 华中科技大学网络空间安全学院武汉430074

随着数据共享在各个领域的深入应用,对于数据所包含的个体隐私保护问题日益突出,同时k-匿名作为一种隐私保护的先进理论也被广泛应用于数据的共享与分发.但是k-匿名作为一种通过概化数据实现隐私保护的方式,不可避免地会造成一定的信息... 详细信息

随着数据共享在各个领域的深入应用,对于数据所包含的个体隐私保护问题日益突出,同时k-匿名作为一种隐私保护的先进理论也被广泛应用于数据的共享与分发.但是k-匿名作为一种通过概化数据实现隐私保护的方式,不可避免地会造成一定的信息损失,因此如何在满足k-匿名的前提下,尽可能保证数据可用性、减少信息损失量则是一个值得研究的问题.对于此,针对数值型数据提出了一种基于迭代二分聚类的k-匿名算法kABIBC(k-anonymous algorithm based on iterative binary clustering)实现k-匿名.首先定义了组内距离之和WGSD(within-group sum of distance),并将数据表中的所有元组视为一个聚类,而后采用迭代的策略对其进行二分聚类,对于得到的子聚类采用同样的方式递归进行处理,并且在二分聚类时基于最小化信息损失量的原则合理调整2个子聚类的元组分配,直到得到满足k-匿名要求的最小子聚类,从而保证信息损失量趋于最优.给出了理论和实验分析,表明此机制有效减少了信息损失,同时有较高的运行效率.

关键词：迭代优化二分聚类隐私保护 k-匿名概化

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基于k-匿名的交通轨迹隐私保护研究

基于k-匿名的交通轨迹隐私保护研究

作者：许志平福建工程学院

学位级别：硕士

大量基于位置的智能服务的使用可以获得海量的交通轨迹数据。交通轨迹数据挖掘在诸多领域具有巨大的应用价值,然而用户的隐私信息也面临着泄露的风险。因此,在基于位置的智能服务平台中,如何保护用户的交通轨迹隐私安全,同时确保数据可... 详细信息

大量基于位置的智能服务的使用可以获得海量的交通轨迹数据。交通轨迹数据挖掘在诸多领域具有巨大的应用价值,然而用户的隐私信息也面临着泄露的风险。因此,在基于位置的智能服务平台中,如何保护用户的交通轨迹隐私安全,同时确保数据可用性是一个亟待解决的重要社会问题。基于k-匿名的隐私保护技术研究是解决上述社会问题的关键科学问题。本文在考虑位置同质性攻击、基于用户属性和兴趣点属性的背景知识攻击和语义攻击的基础上,提出了基于k-匿名交通轨迹隐私保护模型。本文的研究工作以及主要成果包括:(1)针对现有方法在构造k-匿名集时未考虑用户的移动属性的问题,提出了基于活跃度的交通轨迹隐私保护算法。为度量用户的移动属性,本文定义了用户的活跃度。此外还设计了一个轨迹图来模拟交通轨迹之间的关系,并通过模拟退火算法得到最优k-匿名集。最后用真实的数据集验证了算法能有效降低交通轨迹的隐私风险。(2)针对现有方法未考虑语义攻击的问题,设计了抵抗语义攻击的基于空间影响力的位置隐私保护模型。首先提出了一种语义多样化的位置选择算法来抵抗语义攻击;其次采用Hilbert曲线来减小匿名区域的面积,提高交通轨迹数据的可用性;并定义了兴趣点的空间影响力并用来来检查相邻匿名集的合理性;此外,将假轨迹生成问题转化为有向二部图的匹配问题,并利用kuhn-Munkres算法得到了最优k-匿名集。最后用真实的数据集验证了本模型能降低交通轨迹的隐私风险的同时保证交通轨迹的数据可用性。(3)针对现有兴趣点推荐模型容易遭受语义攻击的问题,设计了基于k-匿名隐私保护的兴趣点推荐模型。将“抵抗语义攻击的基于空间影响力的位置隐私保护模型”与实际应用相结合。首先利用Hilbert曲线与语义多样性相融合的方法来选取假位置;在此基础上,根据语义保护度,推荐精度等指标设计了兴趣点推荐模型,权衡了隐私保护和推荐精度的关系。结果表明,所提模型在隐私保护度和推荐精度方面相较现有模型表现更优。综上所述,本文针对基于位置服务中存在的问题,提出了基于k-匿名的隐私保护模型和基于隐私保护的应用模型。一定程度上保护了用户的交通轨迹隐私,并对后续的研究有一定的理论及实际参考意义。

关键词：基于位置服务交通轨迹隐私保护 k-匿名兴趣点推荐