一种基于K-匿名聚类的可穿戴设备数据重发布方法

近年来,可穿戴设备被广泛地被应用于日常生活。用户量增加造成的可穿戴设备数据重发布是导致隐私泄漏的一个重要原因。为此,数据匿名化重发布方法受到了广泛关注。然而,现有的数据匿名化重发布方法存在两个方面的不足:一方面,现有的数据匿名化重发布算法可能会造成严重的信息损失或用户隐私数据的泄漏;另一方面,现有的数据匿名化重发布算法在兼顾保护用户隐私和减少信息损失的情况下会造成较高的发布成本。为了兼顾隐私安全和数据可用性,并且提高数据重发布算法的效率,结合可穿戴设备自身的特点,提出基于聚类的数据匿名化重发布算法,该算法直接对增量数据进行基于聚类匿名化操作,使数据匿名化重发布更为高效。此外,在数据量较大的应用场景中,基于聚类的数据匿名化重发布算法可以有效减少信息损失。实验结果表明,基于聚类的数据匿名化重发布算法能够在保证用户隐私安全的前提下减少信息的损失并且提高执行效率。

基于DMSA算法的多敏感属性数据重发布隐私保护新策略

针对多敏感属性数据重发布面临的链接攻击、背景知识攻击的威胁,本文首先提出了敏感属性更新集和同一等价敏感组的概念,然后对常见的数据重发布情况,提出了基于DMSA算法的数据重发布新策略,最后对其新策略进行了具体的实例分析,验证了该策略发布的安全性并得出其隐匿率和附加信息损失度的值都很低,从而验证出匿名发布后的数据可用性较高,且具有良好的隐私保护效果.

一种支持数据修改的隐私保护策略

避免数据库中隐私数据的泄露,数据匿名化是实现隐私保护的一个有效手段。为了防止在多次发布中,链接攻击、背景知识攻击和同质攻击等引起的推理泄露,提出一种支持数据修改的隐私保护策略——m-inclusion规则。该规则同时运用了聚类算法,减少了信息的损失度,提高数据的实用性。与经典的m-invariance规则相比,更符合动态数据发布需求,不仅保护添加、删除时的隐私安全,还保证数据修改发布中的隐私安全。