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《動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集重發(fā)布中隱私保護(hù)模型的研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集重發(fā)布中的隱私保護(hù)模型研究摘要數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)在現(xiàn)實(shí)中具有重要的作用和意義。其中，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集重發(fā)布中的隱私保護(hù)在現(xiàn)實(shí)中得到了越來越廣泛的應(yīng)用，隨之相應(yīng)的隱私保護(hù)模型的研究也得到了進(jìn)一步發(fā)展。但是，現(xiàn)有的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集重發(fā)布中的隱私保護(hù)模型在對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行重發(fā)布的過程中，大都存在著一些不足和缺陷。本文主要對(duì)M．Distinct模型進(jìn)行分析研究。首先，M．Distinct模型雖然考慮了敏感屬性的更新概率是不同的。但是，在具體實(shí)現(xiàn)的過程中，由于其隨機(jī)的選擇該類敏感屬性的候選更新集中的敏感屬性值，
2、因此處理后并不能完全解決屬性鏈接和概率攻擊問題。如果攻擊者在獲得了連續(xù)的兩個(gè)或者兩個(gè)以上的匿名化版本和一些背景知識(shí)后，可能推得由任意連續(xù)發(fā)布的匿名化版本的相關(guān)QI．Group間敏感屬性值的更新概率不同而可能導(dǎo)致隱私泄露。對(duì)此，本文為每一類敏感屬性的候選更新集，建立一個(gè)輔助候選更新的候選更新集專家系統(tǒng)和構(gòu)造相應(yīng)的敏感屬性值更新樹，以便準(zhǔn)確地衡量該類敏感屬性的候選更新集內(nèi)各個(gè)敏感屬性值之間的更新概率和更新關(guān)系，可能導(dǎo)致屬性鏈接和概率攻擊的敏感屬性值之間利用口。。。的限制使其具有相當(dāng)?shù)母赂怕?，以合理?/p>
3、配到相應(yīng)的QI．Group，這樣就能更好地解決由屬性鏈接和概率攻擊而導(dǎo)致敏感屬性泄露問題。其次，M．Distinct模型對(duì)于永久敏感屬性導(dǎo)致的隱私泄漏問題卻無能為力，本文考慮不同敏感屬性的價(jià)值不同，對(duì)分配到同一QI．Group內(nèi)的非敏感屬性值和永久敏感屬性值的記錄分別進(jìn)行相應(yīng)地處理。最后，提出了一種基于(m，a。。。)．Distinct的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集重發(fā)布中的隱私保護(hù)模型。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集重發(fā)布中能夠較好地解決由屬性鏈接和概率攻擊而導(dǎo)致的隱私泄露問題，同時(shí)也在一定程度上保證了數(shù)據(jù)
4、的可用性。關(guān)鍵詞：動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集；重發(fā)布；M-Distinct模型；匿名化版本；QI-Group動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集重發(fā)布中的隱私保護(hù)模型研究AbstractDataprivacyprotectiontechnologyhasanimportantroleandsignificanceintherealworld．Amongthem，privacyprotectionindynamicdatasetre-publicationhasbeenmorewidelyused，followedbythecorrespo
5、ndingresearchinprivacyprotectionmodelhavebeenfurtherdeveloped．HoweveLtherearesomedefectsandshortcomingsintheexistingdynamicdatasetre-publicationoftheprivacyprotectionmodel．ThisarticlefocusesontheM-Distinctmodelanalysis．First，M．Distinctmodelshadconside
6、redthedifferencebetweensensitiveattributeupdateprobabilities．However，intheconcreterealizationoftheprocess，becauseofitsrandomselectionofsuchsensitiveattributesoftheupdatedsetofcandidateofthesensitiveattributesthatbeingupdating，SOthiskindiftreatmentdoes
7、notcompletelysolvetheproblemofattributelinks，andtheprobabilityofaaack．Ifanattackerhadgainedtwoormoreconsecutiveanonymousversionsandsomebackgroundknowledge，itwoulddeducetheprivacyleakbythedifferentprobabilitiesinupdatingofthecontinuousreleaseofanyversi
8、onoftheanonymousrelevantQI·Groupsensitiveattributevalues．Forthisreason，inthispaperforsensitiveattributesofeachclasssetoftheupdatedsetofcandidate，wecreateaexpertsystemsforauxiliarycandidatesupdatingandconstructatreeforthecorrespondingsensitivea
