云边端协同安全隐私保护框架研究

随着5G的到来,终端产生的数据量呈几何级数上涨,有些数据经过边缘计算后传入云计算中心,而有些数据会直接传送到云计算中心.这些数据涉及终端的各种隐私信息,例如地理位置信息,保护这些终端的隐私信息是要解决的问题.提出云边端协同隐私保护框架,主要由三个部分构成:一是安全的形式化验证,在构建云边端框架时需要考虑其安全性以及隐私保护,并进行形式化验证;二是对于攻击机理的分析,云计算中心、边缘设备以及终端设备所面临的攻击有所不同,而自身具备的能力也不同,从数据层面、模型层面以及系统层面进行安全及隐私分析;三是防御策略构建,主要是模型安全及隐私诊断、攻击行为诊断以及策略协同防御.通过隐私保护框架的构建,对云边端系统进行隐私保护.

数据服务中心的隐私保护框架设计与应用研究

针对北京大学数据服务中心在为全校提供数据共享和数据再利用服务的同时,也存在很多信息和隐私安全方面的问题,分析了数据服务中心的隐私安全问题,设计了数据服务中心的隐私保护框架(DSP-PPF),并且基于这个框架在隐私数据的分类方法、隐私数据的访问控制和面向数据发布的隐私保护三个方面展开应用研究.通过应用所提技术进行隐私数据组织和管理,结果表明数据既能得到合理的保护,又能最大程度地发挥效用.

大数据隐私的主动保护技术研究

大数据时代已悄无声息地来到,购物付款等日常生活都可以用到计算机和通信技术的时代,数据隐私的保护亟需解决,但普通隐私保护技术都是针对传统数据的被动式保护。基于此,针对大数据的特性,拟出了主动承担数据隐私保护的框架,阐述了在这个过程中的保护技术,总结了要实现所面临的巨大挑战。