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Enhanced Privacy Preserving for Social Networks Relational data Based on Personalized Differential Privacy

Chinese Journal of Electronics 2022年第4期31卷 741-751页

作者： KANG Haiyan JI Yuanrui ZHANG Shuxuan School of Information Management Beijing Information Science and Technology University Computer School Beijing Information Science and Technology University

With the popularization and development of social software, more and more people join the social network, which produces a lot of valuable information, but also contains plenty of sensitive privacy information. To achieve the personalized privacy protection of massive social network relational data, a privacy enhancement method for social networks relational data based on personalized differential privacy is proposed. And a dimensionality reduction segmentation sampling(DRS-S)algorithm is proposed to implement this method. First, in order to solve the problem of inefficiency caused by the excessive amount of data in social networks, dimension reduction and segmentation are carried out to divide the data into groups. According to the privacy protection requirements of different users, we adopt sampling method to protect users with different privacy requirements at different levels, so as to realize personalized different privacy. After that, the noise is added to the protected data to satisfy the privacy budget. Then publish the social network data. Finally, the proposed algorithm is compared with the traditional personalized differential privacy(PDP) algorithm and privacy preserving approach based on clustering and noise(PBCN) in real data set, the experimental results demonstrate that the quality of privacy protection and data availability of DRS-S are better than that of PDP algorithm and PBCN algorithm.

关键词： enhanced privacy preserving privacy enhancement method DRS-S algorithm sampling methods personalized differential privacy algorithm Relational databases privacy protection requirements privacy budget data privacy data security real data set clustering relational databases massive social network relational data social networking (online) sensitive privacy information personalized privacy protection Other topics in statistics Information networks real data set noise pattern clustering social software dimensionality reduction segmentation sampling algorithm social network data protected data

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数据财产赋权的立法选择

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民商法学 2023年第11期

作者：吴汉东

关于数据财产化问题的探讨，在是否赋权(正当性问题)基本形成共识的情况下，业界应着重探讨选择何种赋权(合理性问题)、怎样进行赋权(可行性问题)。数据财产权的创设，旨在为私法领域调整数据财产归属和利用的民事关系提供新的制度产品... 详细信息

关于数据财产化问题的探讨，在是否赋权(正当性问题)基本形成共识的情况下，业界应着重探讨选择何种赋权(合理性问题)、怎样进行赋权(可行性问题)。数据财产权的创设，旨在为私法领域调整数据财产归属和利用的民事关系提供新的制度产品。其界权起点为，受保护数据须为“经合法收集和处理，聚合而成的可公开利用的商业数据”，客体适格性包含数据的技术特性和法律属性等构成要件；其赋权形成，可采取数据制作者权(有限排他效力的财产权)和数据使用者权(用户及其他同业经营者的访问权)二元权利结构；其确权效力，应在权利保护的同时注重权利限制，包括个人信息权益优先保护、为公共利益、国家安全的数据访问和管理、数据合理使用、数据强制许可，以明确数据财产权效力的合理边界。

关键词：数据财产赋权受保护数据二元权利结构权利保护与例外 entitlement to data property protected data dual rights structure rights protection and exceptions

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