面向近邻泄露的数值型敏感属性隐私保护方法

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数据管理与储存数据脱敏与隐私保护的方法

数据管理与储存数据脱敏与隐私保护的方法数据管理与储存：数据脱敏与隐私保护的方法随着信息技术的发展，大量的个人和企业数据得以产生和存储。

然而，这些数据的管理与储存也带来了数据泄露和隐私保护的问题。

数据脱敏和隐私保护成为了数据管理中不可忽视的一环。

本文将介绍数据脱敏和隐私保护的方法，以确保数据安全和隐私保护。

一、数据脱敏的方法数据脱敏是一种保护敏感数据的方法，通过对敏感数据中的关键信息进行处理，使得处理后的数据无法被还原为原始数据。

常用的数据脱敏方法包括：1. 基于替换的脱敏方法基于替换的脱敏方法通过将原始数据中的敏感信息替换为符合一定规则的伪装信息。

例如，将姓名替换为随机生成的字符串，将身份证号码替换为随机生成的数字等。

这种方法可以有效地保护敏感信息，但也可能会导致数据的可用性下降。

2. 基于加密的脱敏方法基于加密的脱敏方法使用密码学算法对敏感数据进行加密处理，只有拥有密钥的人才能还原数据。

常用的加密算法包括对称加密和非对称加密。

对称加密使用相同的密钥进行加密和解密，而非对称加密使用公钥和私钥进行加密和解密。

这种方法能够有效地保护数据的安全性，但加密和解密的运算开销较大。

3. 基于数据掩码的脱敏方法基于数据掩码的脱敏方法是指通过一定的规则对敏感数据进行掩盖，以保护敏感信息的方法。

例如，将手机号码的中间几位进行掩盖，只显示前几位和后几位。

这种方法可以保护敏感信息的同时，保持数据的可用性。

二、隐私保护的方法隐私保护是一种保护个人隐私信息的方法，目的是防止个人隐私信息被未授权的人员或组织访问和使用。

常用的隐私保护方法包括：1. 数据分类与访问控制数据分类与访问控制是一种通过对数据进行分类和使用权限控制的方法来保护隐私信息。

通过对敏感数据进行分类，以及制定对不同类别数据的访问权限，可以确保只有经过授权的人员才能访问敏感信息。

2. 匿名化匿名化是一种将个人隐私信息与个人身份进行分离的方法，使得个人身份无法被还原。

数据隐私保护的手段和方法

数据隐私保护的手段和方法1. 引言在当今信息化社会，数据隐私保护已成为越来越受到关注的问题。

个人数据泄露可能导致严重的后果，包括身份盗用、财产损失等。

因此，采取有效的手段和方法来保护数据隐私至关重要。

本文将介绍一些数据隐私保护的手段和方法，以帮助您更好地保护个人和组织的数据安全。

2. 数据隐私保护的手段2.1 加密技术加密技术是将数据转换成密文，以防止未授权访问和数据泄露。

常见的加密算法包括对称加密、非对称加密和哈希算法。

使用加密技术可以确保数据在传输和存储过程中的安全性。

2.2 访问控制访问控制是一种限制对数据资源的访问的方法，以确保只有授权用户才能访问敏感数据。

访问控制可以通过用户身份验证、角色基础的访问控制等方式实现。

2.3 数据脱敏数据脱敏是一种将敏感数据转换成非敏感形式的技术，以用于分析和共享目的。

数据脱敏可以包括替换敏感数据、屏蔽敏感信息等方法。

2.4 安全审计和监控安全审计和监控是一种监视和记录数据访问和修改活动的手段，以便及时发现和应对潜在的数据泄露和滥用。

安全审计和监控可以帮助组织及时了解数据隐私威胁和漏洞。

3. 数据隐私保护的方法3.1 数据分类和标签数据分类和标签是一种将数据按照敏感性进行分类的方法，以便实施不同的保护措施。

通过数据分类和标签，组织可以更好地了解数据的敏感性，并采取适当的保护措施。

3.2 隐私设计和隐私影响评估隐私设计和隐私影响评估是在开发和实施系统和应用程序时考虑隐私的方法。

通过在设计和开发阶段考虑隐私问题，可以更好地保护数据隐私。

3.3 用户教育和培训用户教育和培训是一种提高用户对数据隐私保护意识的方法。

通过教育和培训，用户可以更好地了解数据隐私的重要性，并采取适当的保护措施。

3.4 合规性和法律遵从性合规性和法律遵从性是指遵守相关数据隐私法律和规定的方法。

组织需要了解并遵守适用的数据隐私法律和规定，以确保数据隐私的保护。

4. 结论数据隐私保护是一项重要的任务，需要采取多种手段和方法来实现。

面向数值型敏感属性的隐私保护方案

面向数值型敏感属性的隐私保护方案①
王涛, 温蜜
(上海电力学院计算机科学与技术学院, 上海 200090) 通讯作者: 王涛, E-mail: 1012245234@
摘要: 针对现有的个性化隐私匿名技术不能很好地解决数值型敏感属性容易遭受近邻泄漏的问题, 提出了一种基于聚类技术的匿名模型——(εi, k)-匿名模型. 该模型首先基于聚类技术将按升序排列的敏感属性值划分到几个值域区间内; 然后, 提出了针对数值型敏感属性抵抗近邻泄漏的 (εi, k)-匿名原则; 最后, 提出了一种最大桶优先算法来实现 (εi, k)-匿名原则. 实验结果表明, 与已有的面向数值型敏感属性抗近邻泄漏方案相比, 该匿名方案信息损失降低, 算法执行效率提高, 可以有效地降低用户隐私泄露风险. 关键词: 隐私保护; 数值型敏感属性; 近邻泄露; (εi, k)-匿名模型
WANG Tao, WEN Mi (School of Computer Science and Technology, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China) Abstract: As for that existing personalized privacy anonymous technology can not solve the problem that the numerical sensitive attribute is vulnerable to the proximity breach, an anonymous model called (εi, k)-anonymity model is proposed and the model is based on clustering technology. Firstly, the model divides the sensitive attribute values in ascending order into several sub-intervals based on the clustering method; then, it proposes an (εi, k)-anonymity principle for numerically sensitive attributes against proximity breach; finally, a maximum bucket-first algorithm is proposed to implement the (εi, k)-anonymity principle. The experimental results show that compared with the existing scheme used for resisting proximity breach, the information loss of the proposed anonymous scheme is reduced, the algorithm execution efficiency is improved and it can reduce the leakage risk of user privacy effectively. Key words: privacypreserving; numerical sensitive attributes; proximity privacy; (εi, k)-anonymity model

大数据时代的隐私保护技术与措施

大数据时代的隐私保护技术与措施随着互联网的普及和信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。

在这个时代，数据成为了一种无处不在的资源，它们可以被收集、存储、分析，并被用于决策和预测。

但是，随着数据的积累和使用，隐私问题也变得越来越关键。

数据隐私泄露导致的个人信息和财产损失对个人和组织来说都是无法承受的。

为了保护用户的隐私，大数据时代需要采用更加严格的隐私保护技术和措施。

一、隐私保护技术1. 数据脱敏数据脱敏是一种常用的隐私保护技术。

它的基本思想是通过对敏感字段进行随机替换或者加密算法等技术来达到去除敏感信息和保留数据相关性的目的。

在进行数据脱敏时，需要统计分析整个数据集的模式和规律性，只要数据仍能保留重要的统计学特征，而且个人隐私得到的保护，就可以得到满足。

2. 数据加密数据加密是另外一种常用的隐私保护技术，它通过对数据流，存储器和设备等等信息进行物理加密或软件加密，来使得攻击者无法获取到数据的内容。

加密使用了许多不同类型的算法和技术，这些加密技术可以保护对称密钥，公共密钥，数字签名，SSL/TLS等等机制。

3. 匿名化在实际应用中，很多场景下需要向数据消费者提供的是统计数据，例如商业报告等。

在这种情况下，匿名化是一种很好的选择。

匿名化是一种去除用户信息中可识别单独身份的方法，只保留信息的统计特征和总体趋势，而不涉及个别人或组织的事件，这样做能避免个人隐私泄露的问题。

4. 控制数据访问访问控制是一种重要的隐私保护措施，能够限制有权的用户或者用途来访问数据。

在数据存储和管理系统中，访问控制可以通过管理和设置权限，来限制数据的使用范围。

通过访问控制能够解决许多数据隐私安全的问题。

二、隐私保护措施1. 加强政策和监管一个严格的政策和制度是确保数据隐私得到保护的关键。

为了避免数据诈骗、数据泄露和个人隐私暴露的问题，需要制定一系列合理的政策和制度，并且加强监管。

这些制度可以确保数据保护法规得以遵守，也可以使得数据被正确管理，从而保护数据隐私的安全。

报告写作中的敏感信息处理和隐私保护

报告写作中的敏感信息处理和隐私保护（一）敏感信息的定义与分类敏感信息是指那些可能导致个体隐私泄露或引发相关争议的信息，包括但不限于个人身份证件号码、银行卡号、健康状况、性取向、政治倾向等。

根据其特征和影响程度，可以将敏感信息分为个人敏感信息和社会敏感信息。

个人敏感信息主要指的是与个体身份直接相关的信息，如个人证件号码、手机号码、家庭住址等。

社会敏感信息则更多地涉及到与社会背景、群体特征或政治关联密切的信息，如警察执法文件、涉密商业计划等。

（二）报告写作中敏感信息处理的原则在报告写作中，敏感信息的处理至关重要。

以下是几个处理敏感信息的原则供参考：1. 最小化原则在报告中使用敏感信息时，应尽量避免冗余和过度曝光。

只在必要的情况下提及，并尽量减少信息量。

2. 匿名化原则尽量使用匿名的方式描述敏感信息，避免涉及个体身份的具体细节。

比如，使用编号或代号代替真实姓名。

3. 脱敏原则对于已经获得的敏感信息，应该进行脱敏处理，即删除、隐藏或替换敏感部分，确保信息无法识别和关联到特定个体。

4. 合法原则在处理敏感信息时，应遵循相关的法律法规和道德规范。

尊重个体隐私权，并避免影响他人的合法权益。

（三）敏感信息处理方法的选择在实际的报告写作中，常用的敏感信息处理方法有以下几种：1. 去标识化处理去标识化是指去除敏感信息中与个体身份直接相关的部分，并保留匿名化的信息，从而保护个体隐私。

这种方法常用于大规模数据处理、统计分析等场合。

2. 加密处理对于需要在报告中呈现的敏感信息，可以通过加密的方式保护其机密性。

只有有权查看的人员或机构才能解密获取其中的真实内容。

3. 隐写术处理隐写术是一种将隐藏的信息嵌入到其他媒介中的技术。

通过在报告中巧妙地嵌入敏感信息，既不会引起过多关注，又能传达所需的信息。

4. 虚拟化处理虚拟化是指使用虚拟实体或虚拟场景代替真实个体或事件的处理方法。

通过虚拟化处理，可以避免直接涉及到个人身份的敏感信息。

大数据环境下隐私的保护手段

大数据环境下隐私的保护手段随着大数据技术的快速发展，数据隐私保护已成为一个日益重要的问题。

大数据环境下，隐私保护面临着更大的挑战，因为数据量庞大、数据类型多样、数据处理复杂，而且数据往往涉及个人敏感信息。

为了保护个人隐私，需要采取有效的手段和技术。

一、数据隐私保护的基本原则在大数据环境下，数据隐私保护应遵循以下几个基本原则：1.最小化原则：只收集和存储处理所需的最小化数据，尽量避免收集无关的敏感信息。

2.匿名化原则：对个人数据进行脱敏处理，使其无法识别出具体的个人。

3.加密化原则：对数据进行加密存储和传输，确保数据在存储和传输过程中的安全性。

4.可追溯原则：对数据的来源和使用进行记录和追溯，确保数据的合法性和合规性。

二、数据隐私保护的技术手段1.数据脱敏：通过对数据进行脱敏处理，使得敏感信息无法被识别出具体的个人。

例如，可以将姓名、身份证号码等敏感信息替换成其他无法识别个人的数据。

2.加密算法：采用加密算法对数据进行加密存储和传输，确保数据在存储和传输过程中的安全性。

例如，对称加密算法（如AES）和非对称加密算法（如RSA）都可以用于数据加密。

3.访问控制：通过访问控制技术，限制用户对数据的访问权限，防止未经授权的访问和泄露。

例如，基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）都可以用于限制用户对数据的访问权限。

4.数据审计：通过数据审计技术，对数据的来源和使用进行记录和追溯，确保数据的合法性和合规性。

例如，采用数据溯源技术，对数据的来源和使用进行记录和追溯。

5.安全多方计算：通过安全多方计算技术，使得多个参与方可以在不泄露各自数据的情况下进行计算，从而保护数据的隐私性。

例如，采用同态加密技术可以实现安全多方计算。

三、数据隐私保护的法律法规除了技术手段外，还需要法律法规的保障。

以下是一些与数据隐私保护相关的法律法规：1.《中华人民共和国个人信息保护法》：该法规定了个人信息的收集、使用、加工、传输、提供、公开等处理规则，明确了个人信息处理者的义务和责任。

数值型敏感属性的近邻泄露保护方法研究

ｐｒｎｓｓｇｅｔｔａｈｄｌｉａｌｏｒｄｃｒｘｍｉｒａｈａｐｒｎｌｎｎｏｃｓｓｃｒｙｏａａｐｂｉｈｎｔｅｉｔｕｇｓｈｔｔｅｍｏｅｓｂｅｔｅｕｅｐｏｉｔｂｅｃｐａｅｔａｄｅｆｒｅｅｕｉｆｄｔｕｌｉｇｗｉａｍｅｙｙｔｓｈ
中图分类号：Ｔ３１Ｐｌ文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２１）２０５ — ５０１３９（０２０．６００
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．２０６ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０２０．６ｓ
Ｒｅｅｒｈｏｒｓｒａｉｎｏｒｘｍｉｒｖｃｆｎｍｅｉａｅｓｔｅｄｔｓａｃｎｐｅｅｖｔｏｆｐｏｉｔｐｉａｙｏｕｒｃｌｓｎｉｉａａｙｖ
第２９卷第２期
２１０２年２月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｏｕｅｓｐｉｔｏｓａｃｆＣｍｐｔｒｃ
Ｖｏ＿９Ｎｏ２ｌ２．Ｆｂ．２２ｅ０１
数值型敏感属性的近邻泄露保护方法研究术
性值之间的相似度，并采用有损链接的方法对隐私数据进行保护。实验结果表明，方法可以明显减少近邻泄该
露，高信息可用性，强数据发布的安全性。提增
关键词：数据发布；数值型；有损连接；用性；可近邻泄露；８，一ｏｙｉ（ｚａ计算机科学与通信工程学院，江苏镇江２２１）江１０３摘要：针对在发布数值型敏感属性数据时，同一分组中个体的敏感属性值之间过小的差异而导致攻击者可因

数据加密保护敏感信息的最佳方法

数据加密保护敏感信息的最佳方法随着信息技术的飞速发展，数据的重要性也日益凸显。

在如今数字化时代，大量敏感信息在各个领域中被频繁传输和储存，数据安全问题也成为了亟待解决的挑战。

为了保护个人隐私和商业机密，数据加密成为了一种被广泛采用的保护手段。

本文将介绍数据加密的基本原理以及几种最佳的数据加密方法。

一、数据加密的基本原理数据加密是将原始数据转换为不易被理解的密文，只有掌握相应密钥的人或机器才能解密还原成原始数据。

数据加密主要依赖于密码算法来实现，其中包括对称加密和非对称加密两种主要方式。

对称加密是指发送和接收方使用相同的密钥进行加密和解密。

常见的对称加密算法包括DES、AES等。

在这种方式下，发送方对敏感信息应用密钥进行加密，然后将密文通过网络传输给接收方，接收方再使用相同的密钥进行解密。

由于加密和解密使用相同的密钥，因此对称加密算法的加解密速度相对较快，但需要保证密钥的安全性，否则会引发信息泄露的风险。

非对称加密则需要发送方和接收方各自拥有一对不同的密钥，即公钥和私钥。

发送方使用接收方的公钥进行加密，接收方通过使用自己的私钥进行解密。

而反过来，发送方可以使用接收方的公钥来验证加密信息的真实性。

常见的非对称加密算法包括RSA和DSA等。

相较于对称加密，非对称加密算法的安全性更高，但加解密速度相对较慢。

二、对称加密方法1. DES（Data Encryption Standard）DES算法是一种使用对称密钥进行加密和解密的算法，采用了56位密钥和64位明文块进行数据的加密转换。

尽管DES曾经是业界标准加密算法，但由于其密钥长度较短，已经不再安全。

2. AES（Advanced Encryption Standard）AES算法是目前最常用的对称加密算法，广泛应用于各个领域。

它支持128位、192位和256位三种密钥长度，且以其高安全性和快速加解密速度而闻名。

AES算法已成为加密工具和系统中的首选算法。

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属性内在关系的前提下，将数值型敏感属性进行离散化划分；然后，提出一种面向近邻泄露的隐私保护原则——＿（
８）．ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ；最后，设计了最大邻域优先算法ＭＮＦ（ｍａｘｉｍａｌｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｉｆｒｓｔ）来实现该原则。实验结果表明，
第３６卷第４期
２０１５年４月
通
信学Leabharlann 报、，０１．３６Ｎｏ．４
Ｊｏｕｒｎａ１ｏｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ
Ａｐｉｌｒ２０１５
ｄｏｉ：１０．１１９５９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－４３６ｘ．２０１５０９３
ａｎｄｎｕｍｅｉｒｃａｌｓｅｎｓｉｔｉｖｅａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｉｔｐｒｏｐｏｓｅｓａ（ｋ，ｇ）－ｐｒｏｘｉｍｉｙｔｐｒｉｖａｃｙｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇｐｒｉｎｃｉｐｌｅｔｏｄｅｆｅｎｓｅｐｒｏｘ－
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ＸＩＥＪｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＪｉａｎ — ｐｅｉ，ＹＡＮＧＪｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＢｉｎｇ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨａｒｂｉｎＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ）
ｓｅｎｓｉｔｉｖｅｖａｌｕｅｉｎｔｏｓｅｖｅｒａｌｉｔｅｎｒｖａｌｓｏｎｔｈｅｐｒｅｍｉｓｅｏｆｐｒｏｔｅｃｔｉｎｇｈｅｔｉｎｔｅｎａｒｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｑｕａｓｉ — ｉｄｅｎｔｉｉｅｆｒａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ
Ｐｒ一ｉ ‘ ｖａｃｙｐｒｅｓｅｒｖｉ ■ ｎｇａｐｐｒｏａｃｈ一一ｂａｓｅｄ一ｏｎｐｒｏｘｉ ‘ ｍｉ ‘ ｔｙ
ｐｒｉｖａｃｙｆｏｒｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｅｎｓｉｔｉｖｅａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ
面向近邻泄露的数值型敏感属性隐私保护方法
谢静，张健沛，杨静，张冰
（哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院，黑龙江哈尔滨１５０００１）
摘
要：提出一种面向近邻泄露的数值型敏感属性隐私保护方法，该方法首先在保护准标识符属性和数值型敏感
提出的方法能在有效保护数值型敏感信息不泄露的同时保持较高的数据效用，并且保护了数据间的关系。
关键词：隐私保护；数值型敏感属性；近邻泄露；离散化
中图分类号：ＴＰ３０９．２文献标识码：Ａ
ｉｍｉｔｙｐｉｒｖａｃｙ．Ｉｎｔｈｅｅｎｄ，ａｍａｘｉｍａｌｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｉｆｒｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＭＮＦ）ｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅ（岛一ｐｒｏｘｉｍｉｙ．ｔＴｈｅ
ｈｉｇｈｄａｔａｕｔｉｌｉｙｔａｎｄｐｒｏｔｅｃｔｈｅｔｉｎｔｅｎａｒｌｒｅｌａｔｉｏｎｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｉｖｒａｃｙｐｒｅｓｅｖｉｒｎｇ；ｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｅｎｓｉｔｉｖｅａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ；ｐｒｏｘｉｍｉｙｔｐｉｒｖａｃｙ；ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ