基于存在性隐私和关联性隐私的数据匿名技术

在数据发布过程中有两种类型的隐私需要被保护:一是存在性隐私;一是关联性隐私.然而,现有的大部分面向数据发布中的隐私保护技术只关注二者之一.因此,提出一种新的技术:MBOA,它的思想是:将原始数据中的准标识符属性和敏感属性分成两个不同的表,设定一个概率α,在存在性概率不超过阈值α的前提下,遵循尽量减少信息损失的原则,在准标识符表中插入额外的元组.进一步,本文将MBOA技术与l-多样性模型结合,提出了(α,l)-多样性模型,并设计了一个用来构造满足(α,l)-多样性的MBOA模式的算法,理论分析和实验表明该方法既能保护存在性隐私和关联性隐私,又具有较小的信息损失.

深陷性隐私泥沼的“门事件”报道——基于三个门事件标本的新闻侵权分析

在中国互联网环境下,"门事件"报道在法律上的突出问题表现为将私人领域公共化,私密信息公开化,私德评价社会化,严重侵犯公民名誉权、隐私权等人格权利。发布者的匿名化加上信息的病毒式传播和舆论的核裂变效应,致使新媒体新闻侵权对侵权行为的加害人难以认定或举证不易,导致被侵权人难以启动民事诉讼程序请求法律救济,因而侵权后果相对传统媒体的新闻侵权更为严重。

如何咨询性隐私

李吟知道自己出了问题．几天来一直焦躁不安。让丈天百思不解的是前一段还好好的，怎么忽然间就不和谐了。两个人不觉间进入了冷战状态．但是又找不到合适的解决办法。去找医生咨询一下吧，还是身边的密友提醒了她．可是那种事怎么说出口啊．再说了医院有这样的专业人员吗，李吟开始犯难了。但是问题总是要解决，在朋友的陪伴下．李吟硬着头皮坐在了医生的面前，开始了难言的“第一次”。

情感与情境对用户防御性隐私保护行为意愿的影响研究

【目的】探究威胁评估对用户防御性隐私保护行为意愿的影响机理,有助于企业制定合理的隐私管理决策,进而营造健康的企业数字生态。【方法】基于保护动机理论并聚焦威胁评估,创新性地引入“信息隐私焦虑”作为情感中介变量,将情境的信息敏感度作为调节变量,构建威胁评估对用户防御性隐私保护行为意愿的影响机理模型。运用SEM-PLS对收集的金融情境183份和电子商务情境200份数据进行实证分析。【结果】信息隐私焦虑是影响用户产生防御性隐私保护行为意愿的关键情感因素,信息隐私焦虑在感知威胁和防御性隐私保护行为意愿之间起部分中介作用;情境的信息敏感度正向调节信息隐私焦虑与防御性隐私保护行为意愿的关系;情境的信息敏感度仅对感知脆弱性与感知威胁的关系具有调节作用,而对感知严重性与感知威胁的关系没有调节作用。【局限】第一,探究的是行为意愿而非实际行为;第二,在信息敏感度对比方面,仅选取具有代表性的金融和电子商务两种情境。【结论】本研究补充和发展了保护动机理论,对企业采取合适的管理措施以减少用户防御性隐私保护行为提供理论指导。

兼具求解速度与隐私性的复杂供热管网等值简化模型

电热能源系统模型维度高将会导致求解难度较大。为此,提出一种兼具求解速度与隐私性的复杂供热管网等值简化模型。首先,基于热网拓扑结构特点,提出可对供热管网进行灵活化简的供热管网拓扑简化方法,并根据简化后的管道结构和参数建立复杂供热管网等值简化模型。其次,充分考虑热电联产(combined heat and power,CHP)机组以热定电模式和热网热惯性对旋转备用容量的影响,建立了系统旋转备用模型。基于此,建立了考虑旋转备用约束的电热能源系统调度模型。最后,采用信息间隙决策理论(information gap decision theory, IGDT)处理系统成本与风电不确定度之间的关系。算例结果分析了供热管网拓扑简化方法在不同简化程度下的简化效果,验证了所提模型适用于电热能源系统优化调度,有效地减少优化模型的求解时间。

信息科技负外部性隐私伦理风险的治理

遵循《关于加强科技伦理治理的意见》所提出的伦理先行、加强源头治理的治理要求、加强科技伦理治理制度保障的意见,针对去匿名化、管理不善、知情同意失效、群体隐私侵权所带来的4种处于立法保护空白状态的信息科技负外部性隐私伦理风险问题,提出并论证了“信息科技客体分别与信息科技主体认识能力局限性和片面价值观相融合是信息科技负外部性隐私伦理风险的两方面成因”这一观点,在成因分析的基础上,提出了3项能够从源头予以治理的制度保障措施,即个人信息保护基金制度、个人信息集体管理制度以及隐私保护设计及其制度保障措施。

隐私显著性与互联网定向广告规避行为的非线性关系研究——基于感知威胁的中介作用

目前互联网定向广告推送平台对于消费者隐私问题的突出程度各不相同,由此给消费者带来了不同程度的威胁感,进而影响消费者对互联网定向广告的规避行为。基于技术威胁规避理论(TTAT)和应对行为理论(CBT),本研究通过三个实验发现:(1)随着隐私显著性的提高,广告规避行为呈U型变化趋势。即当隐私显著性为中等水平时,广告规避行为最低。(2)感知威胁在隐私显著性与广告规避行为的非线性关系间起部分中介作用。(3)尽管过低或过高的隐私显著性均能引起较高的广告规避行为,但是由于二者诱发原因不同,其应对方法也存在差异。具体而言,低隐私显著性与情绪焦点应对匹配,高隐私显著性与问题焦点应对匹配时,更有助于降低广告规避行为。研究结论为不同隐私显著性的互联网定向广告推送平台提供了不同的解决措施。

面向深度学习模型的可靠性测试综述

深度学习模型由于其出色的性能表现而在各个领域被广泛应用,但它们在面对不确定输入时,往往会出现意料之外的错误行为,在诸如自动驾驶系统等安全关键应用,可能会造成灾难性的后果。深度模型的可靠性问题引起了学术界和工业界的广泛关注。因此,在深度模型部署前迫切需要对模型进行系统性测试,通过生成测试样本,并由模型的输出得到测试报告,以评估模型的可靠性,提前发现潜在缺陷。一大批学者分别从不同测试目标出发,对模型进行测试,并且提出了一系列测试方法。目前对测试方法的综述工作只关注到模型的安全性,而忽略了其他测试目标,且缺少对最新出版的方法的介绍。因此,本文拟对模型任务性能、安全性、公平性和隐私性4个方面对现有测试技术展开全方位综述,对其进行全面梳理、分析和总结。具体而言,首先介绍了深度模型测试的相关概念;其次根据不同测试目标对79篇论文中的测试方法和指标进行分类介绍;然后总结了目前深度模型可靠性测试在自动驾驶、语音识别和自然语言处理三个工业场景的应用,并提供了可用于深度模型测试的24个数据集、7个在线模型库和常用工具包;最后结合面临的挑战和机遇,对深度模型可靠性测试的未来研究方向进行总结和展望,为构建系统、高效、可信的深度模型测试研究提供参考。值得一提的是,本文将涉及的数据集、模型、测试方法代码、评价指标等资料归纳整理在https://github.com/Allen-piexl/Testing-Zoo,方便研究人员下载使用。

云计算中的数据隐私性保护与自我销毁

随着云计算等在线计算服务的普及,用户数据隐私保护正在成为一个重要挑战.当用户数据上传到了云服务器端,用户就不再能够保证数据是受到保护的,并且能够被彻底销毁.为了向用户提供一种可靠的数据保护与销毁的途径,我们借助可信计算技术作为硬件上的可信计算基础,借助虚拟机监控器作为软件上的可信计算基础.可信的虚拟机监控器负责保护用户的敏感数据,并按照用户命令对数据进行彻底销毁.即使云服务器的全权管理员也无法绕过保护机制得到受保护的敏感数据.提出了Dissolver系统的设计与实现.Dissolver保证了用户数据在服务器端整个生命周期中的隐私性,并且在用户指定时间彻底销毁.性能测试显示数据Dissolver原型系统的性能开销能够控制在合理范围之内.

一种新的满足隐私性的云存储公共审计方案

在云存储网络环境中,数据的安全性、完整性和隐私性是用户最关心的问题之一。云存储服务中,用户将存储的数据和认证标识信息存储在云服务器中。为了保证存储数据的完整性,云存储服务提供者需要向用户或第三方审计者证明其正确地持有用户存储的数据。公共审计是指由用户以外的第三方代替用户完成审计工作,这对于计算资源比较有限的用户尤其重要。目前多数云存储审计方案没有考虑隐私性问题。本文提出了一种新的可聚合基于签名的广播加密(ASBB)方案,并在此基础上设计了新的满足隐私性的云存储公共审计方案。新方案在随机预言模型下是可证安全的,并且在计算开销方面更具有优势。

互联网用户对在线医疗服务的隐私敏感性及安全认知状况的调查与伦理对策

目的了解普通互联网用户对使用在线医疗服务时的隐私敏感性及其认知情况,探索提升用户隐私安全意识、优化服务使用效果以及完善国家相关政策的建议和对策。方法在"问卷星"网站上制作电子问卷后生成电子链接,从PC端和移动端相结合的多种社交媒体渠道上将电子问卷进行扩散与调查,自主设计调查问卷。结果在网络问卷平台上面向互联网用户发布自制电子调查问卷,最终共收回有效答卷1432份,其中有互联网医疗服务使用经历者831人。隐私敏感性测试平均得分为(5.69±1.81)分,隐私安全认知调查平均得分为(5.01±3.23)分,均未达到总分的60%;年龄、学历、健康状态以及上网习惯对用户隐私敏感性和安全认知均有显著影响(P<0.01);Pearson相关分析显示,互联网用户对在线医疗的隐私敏感性与安全认知状况呈较为明显的相关性(P<0.01)。结论互联网用户对在线医疗的隐私安全认知亟待加强,可通过完善互联网相关法律,提高网络安全保密技术,加强互联网医疗行业自律以及增强用户隐私安全意识等方式来保护互联网医疗服务使用者的隐私安全。

消费者数据隐私敏感性对渠道迁徙意愿的影响研究

从较新的消费者心理特征视角切入,探寻消费者渠道迁徙规律,研究消费者数据隐私敏感性对线上搜索转线下购买意愿的影响,以及感知风险、感知线上渠道产品效益在其中的作用机制。通过问卷调查收集了303份有效样本,采用回归分析方法,研究发现:数据隐私敏感性正向影响线上搜索转线下购买意愿;感知风险在数据隐私敏感性与线上搜索转线下购买意愿的关系中起中介作用;感知线上渠道产品效益负向调节数据隐私敏感性与线上搜索转线下购买意愿的关系。并检验了感知线上渠道产品效益调节感知风险在数据隐私敏感性和线上搜索转线下购买意愿之间的中介效应。

城市开放空间公共座椅隐私性设计构想

由于设计中对隐私性的需求考虑不足,城市开放空间公共座椅在使用过程中存在诸多弊端。为解决由此所产生的问题,从人机工程学和环境心理学角度进行了分析,进而提出设计构想。

支持一般电路的高效安全基于属性签名

基于属性签名(attribute-based signature,ABS)是一种重要的密码原语,具有广泛的应用背景,得到众多学者的关注,是密码学的研究热点.为了提高基于属性签名的安全性、表达力和效率,使用多线性映射作为工具,提出一个支持一般电路的具有完善隐私性的基于属性签名方案.引入节点权重概念并采用“从上到下”递归,显著减少生成签名的计算开销;利用左右孩子节点的对称性,缩短门节点的密钥长度.所提出的方案将不可伪造性从“选定消息且选定属性攻击下存在不可伪造”提升到更强的“自适应选择消息但选定属性攻击下存在不可伪造”;将访问结构从特殊电路拓展到一般电路,可以支持任意访问结构,达到任意的访问控制粒度;在保持签名仅为1个群元素的前提下,显著缩短主公钥、主私钥和签名钥的大小和显著降低签名密钥生成、签名生成和验证的计算开销.分析表明:所提出的方案在性能和效率方面均有明显优势,是一个实用的方案.

电子商务下的隐私性鉴证与隐私性准则研究

20世纪90年代初国际互联网的出现开创了以计算机高新技术应用为核心的信息网络时代，对社会经济生活产生了重大影响，正如著名传媒大师马歇尔·麦克卢恩(Marshall McLuhan)所说的：“任何技术都倾向于创造一个新的人类环境”。随着互联网的不断普及，其经济职能被逐渐发掘。

差分隐私结合GAN的图像数据保护方法仿真

图像数据的过度挖掘会对图像隐私性带来影响,使得数据被泄露或滥用的风险不断增加。为避免图像隐私数据泄露,提出差分隐私结合GAN的图像隐私数据保护算法研究。针对当前图像数据参杂的不确定性,通过对图像数据清洗,获取的图像重要隐私区域,有利于后续噪声的加入,便于实现图像隐私数据的保护;根据差分隐私与生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)结合,构建图像数据差分隐私保护的GAN模型,依据拉普拉斯实现机制,对清洗后的图像数据扰动,达到隐私数据保护的目的;由于模型在迭代期间会对图像数据隐私性产生侵犯,所以进一步对图像隐私性侵犯程度度量,令上述算法在实际应用时有效兼顾图像隐藏数据的安全性及隐私性。实验结果表明,所提方法对图像的加密和解密时间短,且隐私性高。

DIFC-AC:一种云计算中信息隐私性保护方法

随着云计算这种新的网络计算模式的普及,云用户信息隐私性保护问题成为云计算领域亟待解决的重要问题。当用户将数据上传到云服务器端,用户就不再能保证其数据受到保护。为了让用户对上传到云上的数据进行自主的授权和控制,提出一种基于分布式信息流控制的访问控制方法 DIFC-AC,其核心思想是采用安全标签来跟踪数据的流动,数据所有者通过在标签中设置授权条件来控制进程对该数据的访问权限。提出DIFC-AC原型系统的设计与实现,DIFC-AC保证用户数据在服务器端的整个生命周期的隐私性。性能测试数据显示DIFC-AC原型系统的性能开销能够控制在合理范围之内。

具有隐私性的公平文档交换协议

提出一种新的公平文档交换协议。在该协议中,交换双方都各自拥有一个秘密消息,他们想以一种公平的方式交换他们的秘密消息,即交换结束后,交换双方要么都获得对方的秘密消息,要么都没有获得对方的秘密消息。与其他的公平交换协议相比,该协议具有很强的隐私性,即使在需要可信任第三方参与解决协议争端的情况下,可信任第三方也无法获得交换过程中传输的秘密消息,因此除了交换双方,任何实体都无法获得交换过程中传输的秘密消息。

中西方隐私性话题的跨文化差异分析

本文从隐私的起源与发展入手,运用对比的研究方法,选取了以汉语为代表的中国文化和以英语为代表的西方文化,从关于个人信息的隐私性话题、关于个人私事的隐私性话题以及关于个人领域的隐私性话题三个方面对中西方应对隐私性话题的差异进行分析,以期对中西方隐私性话题的跨文化交际的实践起到促进作用。