面向数据发布的隐私保护技术研究
数据发布中面向多敏感属性的隐私保护技术
（Ｃ ｌｇ ｏ ｐ ｔ ， ｉｎｓ ｎ ｅｓｙ ｈｎｉｎ ｉｎ ｓ １０ ３， ｈｎ ） ｏｌ ｅｏ Ｃ ｍ ｕｅ ＪａｇｕＵ ｉｒｔ，Ｚ ｅｊ， Ｊ ｇｕ２２ １ Ｃ ｉ敏感属性 ， 特别是相关 多敏感属性 的隐私数据发布的问
０ 引言
随着网络信 息技术 的快速发展 ， 人信 息的数据收集种类 个 和数量都在呈指数增 长。而基于信息共享 、 科学研究等方面的 需要 ， 数据 收集者 （ 组织或个人 ） 需将收集 到的数据进行发 布。 由于发布的信息会 涉及 到很 多个人 隐私 ， 如果直接将 收集 到的 原始数据进行 发布 ， 会造 成大 量 的个 人 敏感信 息的 泄露 。所 以， 为了保证个人敏感信息 的安全 ， 要在发 布数据 的同时进行
ｄｖｄ ｄ ｓ ｎ ｉ ｖ ｔ ｂ ｔ ｓｉ ｔ ｏ ｐ ｃ ｏ ｄ ｎ ｅ ｓ ｎ ｉ ｖｔ ｉｉ ｅ ｅ ｓ ｉ ｅ ａｔ ｕ ｅ ｏ ｇ ｕ ｓ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｔ ｅ ｓｔ ｉ ｔ ｉ ｒ ｎ ｒ ｏｈ ｉ ｙ，ａ ｄ ｓ ｔｔ ｅ ｓ ｅｏ ａ ｈ ｇｏ ｐ ａ ｅ ｄｍｅ ｓ ｎ ｎ ｍｂ ｒｏ ｎ ｅ ｉ ｆｅ ｃ ｒ ｕ ｓｔ ｉ ｎ ｉ ｕ ｅ ｆ ｈ ｚ ｈ ｏ
Ｋｅ ｒ ｓ ａ ｕ ｌ ｈｎ ； ｅ ｓ ｉ ｔ ； ｕｔ ｓｎｉ ｖ ｔ ｂ ｔ ； ｏ ｓ ｊｉ ； －ｉ ｒ ｔ； －ｉｅｅ ｃ ｙ ｗｏ ｄ ：ｄ ｔ ｐ ｂｉ ｉｇ ｓｎ ｉｖ ｙ ｍ ｌ — ｓ ｉ ａ ｒ ｕｅ ｌ ｙ ｏ ／ ｖ ｓ ｙ ｇ ｄ ｆ ｎ ｅ ａ ｓ ｔｉ ｉ ｅ ｔｅ ｔ ｉ ｓ ｓ ｎ ｄｅｉ ｆｒ
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面向数据发布和分析的差分隐私保护_张啸剑
计 算 机 学 报 ＣＨ Ｉ Ｎ Ｅ Ｓ Ｅ Ｊ ＯＵＲ ＮＡ Ｌ Ｏ Ｆ Ｃ ＯＭＰ ＵＴ Ｅ Ｒ Ｓ
Ｖ ｏ ｌ ． ３ ７ Ｎ ｏ ． ４ Ａ ｒ ． ２ ０ １ ４ ｐ
面向数据发布和分析的差分隐私保护
张啸剑 孟小峰
（ ） 中国人民大学信息学院 北京 １ ０ ０ ８ ７ ２
９ ２ ８
计 算 机 学 报
２ ０ １ ４年
采用适当数据保护 技 术 ， 将可能造成个人的隐私泄 露． 另一方面 ， 对发布后的数据进行分析也给数据的 隐私带来了威胁 ． 例如 ， 采用数据挖掘和机器学习技 可以获得 术对医疗病例记录 和 搜 索 日 志 进 行 挖 掘 ， 病人所患何种疾病以及用户搜索的行为模式等敏感 信息 ． 隐私保护技术 可 以 解 决 数 据 发 布 和 数 据 分 析 带来的隐私威胁问 题 ． 如何发布和分析而又不泄露 隐私信息是隐私保 护 技 术 的 主 要 目 的 ． 近年来出现 了许多基于 ｋ－匿名
摘 要 随着数据分析和发布等应用需求的出现和发展 ， 如何保护隐私数据和防止 敏 感 信 息 泄 露 成 为 当 前 面 临 的 基于 ｋ－匿名或者划分的隐私保护方法 ， 只适应特定背景知识下的攻击而存在严重的局限性 ． 差分隐私作 重大挑战 ． 为一种新出现的隐私保护框架 ， 能够防止攻击者拥有 任 意 背 景 知 识 下 的 攻 击 并 提 供 有 力 的 保 护 ． 文中对差分隐私 保护领域已有的研究成果进行了总结 ， 对该技术的基 本 原 理 和 特 征 进 行 了 阐 述 ， 重点介绍了当前该领域的研究热 点： 差分隐私下基于直方图的发布技术 、 基于划分的发布技术以及回归分析技术 ． 在对已有技术深入对比分析的基 指出了差分隐私保护技术的未来发展方向 ． 础上 ， 关键词 差分隐私 ； 数据发布 ； 隐私保护 ； 数据分析 ／ 中图法分类号 Ｔ Ｐ ３ ０ ９ Ｄ Ｏ Ｉ号 １ ０． ３ ７ ２ ４ Ｓ Ｐ． Ｊ ． １ ０ １ ６． ２ ０ １ ４． ０ ０ ９ ２ ７
面向数据分析的差分隐私保护方法
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在金融数据分析中，差分隐私保护可以通过对原始数据进行加噪声处理 ，使得数据发布者无法从发布的数据中推断出具体客户的隐私信息，从
而保护了客户的隐私权益。
差分隐私保护在金融数据分析中的应用场景包括但不限于信用评分、市 场趋势分析、投资组合优化等。
社会调查数据分析
社会调查数据分析中的差分隐私保护方法主要用于保护被调查者的隐私信息和调查数据，防止数据泄 露和滥用。
面向数据分析的差分隐私保 护方法
汇报人： 2023-12-25
目录
• 差分隐私概述 • 面向数据分析的差分隐私保护
方法 • 差分隐私保护的挑战与解决方
案 • 差分隐私保护的应用场景 • 未来研究方向与展望
01
差分隐私概述
定义与特性
定义
差分隐私是一种隐私保护方法，旨在 限制数据集中任何个体数据变动时所 引发的数据结果的变动。
社交网络
将差分隐私技术应用于社交网络数据分析，保护用户隐私和社交 网络平台的数据安全。
隐私保护技术的普及与推广
教育培训
开展差分隐私保护技术的培训和普及工作，提高人们对隐私保护 的意识和能力。
标准制定
制定差分隐私保护技术的标准和规范，促进差分隐私技术的推广和 应用。
政策支持
政府应出台相关政策，鼓励和支持差分隐私保护技术的研发和应用 ，促进数据隐私保护产业的发展。
02
在医疗数据分析中，差分隐私保护可以通过对原始数据进行加噪声处理，使得 数据发布者无法从发布的数据中推断出具体个体的隐私信息，从而保护了患者 的隐私权益。
03
差分隐私保护在医疗数据分析中的应用场景包括但不限于流行病学的疾病监测 、临床试验结果分析、药物疗效评估等。
面向数据发布和分析的差分隐私保护
3 主要研究方向
差分隐私作为新兴的隐私保护技术，在理论研 究和实际应用方面具有非常重要的价值。该技术首 先出现在统计数据库领域，然后，又扩展到其它领 域，例如机器学习、安全通信等。数据库领域中差 分隐私保护技术的主要研究方向如表 1 所示。
和强健的保护模型。该保护模型的基本思想是对原 始数据、对原始数据的转换、或者是对统计结果添 加噪音来达到隐私保护效果。该保护方法可以确保 在某一数据集中插入或者删除一条记录的操作不 会影响任何计算的输出结果。另外，该保护模型不 关心攻击者所具有的背景知识，即使攻击者已经掌 握除某一条记录之外的所有记的信息，该记录的隐 私也无法被披露。差分隐私的形式化定义如下： 定义 1[7]. 给定数据集 D 和 D ，二者互之间至 多相差一条记录， 即 | DD | 1 。 给定一个隐私算法 A， Range(A)为 A 的取值范围， 若算法 A 在数据集 D 和 D 上任意输出结果 O (O Range(A))满足下列不 等式，则 A 满足 -差分隐私。
1 引 言
信息技术的飞速发展使得各类数据的发布、采 集、存储和分析变得方便快捷。例如，医院电子病 例记录病人基本信息、疾病信息及药品购买记录； 人口普查记录市民的家庭住址以及收入情况；金融
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本文得到国家自然科学基金项目(61379050, 91024032, 91224008，91124001, 91324015), 中国人民大学科学研究基金(课题号: 11XNL010)支持, 国家 863计划项目(2012AA011001, 2013AA013204), 高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(20130004130001)资助．张啸剑，男，1982年生，博士研 究生，主要研究方向为差分隐私、数据挖掘、图数据管理．孟小峰，男，1964年生，教授，博士生导师，主要研究领域为Web数据管理、移动数据 管理、XML数据管理、云数据管理等．
面向数据库应用的隐私保护研究
面向数据库应用的隐私保护研究
王象刚 （ 东营职 业学院 ，山东东营 ２ ５ ７ ０ ９ １ ） 摘 要 ：本 文分析 了数据库 应用领域 的研 究 与发展 现状 ，并阐述 了隐私保 护技 术 的原理 及特点 ，为数据库 应用
中隐私保 护的研究提供参考。 关键词 ：数据库应 用；隐私保护 ；数据 分布 ；多方安全计算 中图分类号 ：Ｔ Ｐ ３ ０ ９ 文献标识码 ：Ａ 隐私保 护技术研究现状及研究方 向浅析 计 算机 网络技 术的迅猛发 展，使得数据 技术在社 会发展 中的各领 域得到 了广泛应用 ，加 之无 限通信 技术 的融入，更 是使得数 据挖掘 以及 数据分布在数 据库关联 性构建 中起 到 了 推动性 的重要作用 。就 我 国数据库 应用技术 的发展现状 进行 分析可知 ，在 以数据库为应用中心的数据库系统 隐私保护 中， 技术人 员 已越来越 重视对数据库 敏感信息 的传输控制 ，进而 游 侠保证数据库应用 中隐私信息 的保护与进一 步研 究。 在数 据保护工 作的研究过程 中，为 了保证 数据应用 和隐 私保护能够形成和谐统一 的整体，技术研究人员必须 明确技术 研 究方 向，并在隐私保护技术研 究中明确将数据应用和隐私保 护问题 间的关系，并针对 隐私保护 问题开展对应 的研 究。在技 术研 究的过程 中，数据库系统在实际应用中的差异性 隐私保护 作为隐私保护技术的主要研究方向，其数据应用 的层次决定 了 数据库应用技术的数据范 围。在现阶段数据库应用 的隐私保护 中，保护技术的种类主要包括通用型隐私保 护和面 向数据挖掘 功能 的隐私保护。通用性隐私保护技术是 以较低应用层次的数 据库数据范围为基础 的，并在此基础上对数据概率模型进行隐 私保护 的算法验算。而面 向数据挖掘功能的隐私保护技术则主 要针对数据库系统中的高层数据应用 ，并通 过不 同的数据挖掘 操作开展针对性的隐私保护措施。在我 国当下数据库应用技术 的技术条件下，数据库隐私保护技术的研究方 向呈现 出了较高 的集成性 ，适应性和系统性，加之 当下我国数据库应用技术主 要是 以数据加密，数据失真和 限制保护为主导，这就为隐私保 护技术研究的深入发展提供了更为广阔 的发展空间。 二、数据库应用 中隐私保护技术 分类探 究 在 当下 隐私保护技 术的应用 中，由于不 同类 型保护技 术 均存在局限性，所 以仍未有一项隐私保护技术能够通用于各个 数据库应用领域 。从数据库应用角度进行分析，应用较为广泛 的隐私保护技 术主要包括 三种：基于数 据加密 的隐私保护 技 术 ，基于数据失真 以及限制开发 的隐私保护 技术 。 （ 一 ）基于 数据加密。基于数据加密的隐私保护技术是指采用信息加密的 方式 ，对数据挖掘工作环 节中存在暴漏 可能性 的敏感数据进 行 二次处理，进而使得数据库 内容能够得 到进一步细化与完善。 基于数据加密基础上 的隐私保护 ，由于对可 能暴露的敏感数据 进行 了再处理操作 ，从而使得数据库应用 中的数据加密性得 到 了有力保障。 （ 二 ）基于数据失真 。在基于数据失真的隐私保 护技术中，技术关键在于能够在保障数据库 中敏感数据失真 的 同时 ，确保 了数据结构的完整性及其 自身的数据属性 。在对数 据库中的数据 内容进行隐私保护 的过程中，基于数据失真的隐 私保护技术还可 以通过对 原始数据进行扰动 处理 ，从而有效满 足后续数据 处理 中出现的数据统计性质要求 。 （ 三 ）基于限制 开发。在 隐私保护技术中，基于限制开发 的实质是通过对数据 库系统发布环节 的数据进行加工处理，并对满足一定条件 的数 据某部分域值进行泛化处理 ，进而实现对数据库隐私数据 内容 的有效保护 。对 比以上三项隐私保护技术可知，在面向数据库 的隐私保护实际应用 中，基于数据加密 的隐私保护 技术虽然能 够保证数据 良好精确性和安全性，但却会消耗较多的劳动力和 软件资源，实用性偏差 ，而机遇数据失真的隐私保护则具更高
面向数据隐私保护的差分隐私量化分析技术研究
面向数据隐私保护的差分隐私量化分析技术研究随着时代的发展，大规模的数据收集和分析已经成为了我们生活中的常态，数据隐私保护问题也愈加重要。
隐私泄露和数据滥用都带来了巨大的经济和社会损失，因此为保护个人和企业的隐私，打造一个隐私保护的安全环境已经成为了一种必要。
在当前人工智能推动下，隐私保护与数据分析的关系愈加密切，因此研究面向数据隐私保护的差分隐私量化分析技术显得尤为重要。
一、差分隐私差分隐私是目前广泛应用的数据隐私保护技术，通过加噪或者其他的技术手段来掩盖隐私信息。
它的基本思想是在不向外部泄露个人隐私的前提下汇总或发掘出一些与个人隐私关联的特征。
差分隐私的具体应用中，通常会通过向原始数据中添加噪音的方法，即通过扰动原始数据的方式来达到隐私保护效果。
具体而言，如果我们希望对某个人的真实年龄进行统计，为了保护其隐私，我们可能会将某个年龄与这个人的真实年龄加一定的随机噪音，以掩盖这个人的真实年龄信息。
差分隐私的实现有多种方法，包括拉普拉斯机制、指数机制等。
拉普拉斯机制是一种基于高斯噪音的机制，主要用于数值数据类型的发布，是差分隐私中最常见的一种方法。
指数机制是一种基于指数分布的机制，主要用于发布离散型数据。
二、量化分析技术量化分析技术是对差分隐私应用的量化度量，常用的度量方法有：隐私保护强度度量、隐私保护质量度量、效率度量。
1、隐私保护强度度量隐私保护强度度量是通过信息熵和KL散度来衡量的，其中，信息熵是表示一个系统或者信源中不确定性的度量。
KL散度是两个概率分布之间的距离，用于评价机密性或隐私信息的泄露程度。
在差分隐私中，通过对差分隐私噪音的添加来掩盖隐私信息，而隐私保护强度的度量可以用KL散度来衡量，KL散度越小，差分隐私的隐私保护强度越高。
2、隐私保护质量度量隐私保护质量度量主要指对隐私信息的掩盖效果以及噪音的影响等性能指标的衡量，是评价差分隐私表现的重要方法之一，其主要表现为误差率和破译概率等指标。
面向数据发布的隐私保护模型及参数优选方法
第47卷第5期Vol.47No.5计算机工程Computer Engineering2021年5月May 2021面向数据发布的隐私保护模型及参数优选方法徐雅斌1，2，3，郭昊3（1.网络文化与数字传播北京市重点实验室，北京100101；2.北京信息科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心，北京100101；3.北京信息科技大学计算机学院，北京100101）摘要：为更好地对待发布数据进行隐私保护，构建综合k-匿名、l-多样性和t-闭合方法的匿名化隐私保护模型。
利用该模型能够选择最适合的隐私保护方法，并优选对应的隐私保护参数，达到数据提供者所期望的隐私保护效果，满足数据使用者对可用性的要求。
实验结果表明，该方法不仅可以找到相对较优的参数值，而且能够有效满足具有不同身份和应用需求的用户对数据发布的要求。
关键词：隐私保护；数据发布；匿名化；k-匿名；l-多样性；t-闭合；参数优选开放科学（资源服务）标志码（OSID ）：中文引用格式：徐雅斌，郭昊.面向数据发布的隐私保护模型及参数优选方法［J ］.计算机工程，2021，47（5）：124-130.英文引用格式：XU Yabin ，GUO Hao.Privacy protection model and parameter optimization method for data dissemination ［J ］.Computer Engineering ，2021，47（5）：124-130.Privacy Protection Model and Parameter Optimization Method forData DisseminationXU Yabin 1，2，3，GUO Hao 3（1.Beijing Key Laboratory of Internet Culture and Digital Dissemination Research ，Beijing 100101，China ；2.Beijing Advanced Innovation Center for Materials Genome Engineering ，Beijing Information Science and Technology University ，Beijing 100101，China ；3.School of Computer ，Beijing Information Science and Technology University ，Beijing 100101，China ）【Abstract 】In order to improve the privacy protection for data to be published ，this paper proposes a privacy protectionmodel integrating k-anonymity ，l-diversity and t-closure methods.The model can assist in the selection of the most suitable privacy protection method ，and the optimization of the corresponding privacy protection parameters ，meeting the privacy protection requirements of data providers and availability requirements of data consumers.Experimental results show that the proposed method can find relatively optimized parameter values ，and satisfy users with different identities and application requirements for data dissemination.【Key words 】privacy protection ；data dissemination ；anonymity ；k-anonymity ；l-diversity ；t-closeness ；parameter optimization DOI ：10.19678/j.issn.1000-3428.00563050概述随着人工智能和大数据技术的逐渐成熟和快速发展，数据成为一种稀缺资源。
面向数据发布的差分隐私保护技术研究
面向数据发布的差分隐私保护技术研究高㊀剑天津市建筑工程学校，天津３０００００摘要：随着大数据和数据科学的迅速发展，基于数据共享的应用几乎在所有的社会领域和商业领域广泛流行㊂然而，数据共享带来的数据隐私的泄露问题阻碍了数据共享服务的健康发展㊂数据共享主要是由一些大的数据拥有者（如ＧＷＡＳ医疗研究机构㊁Ｆａｃｅｂｏｏｋ㊁Ｔｗｉｔｔｅｒ等）定期发布一些大的数据集供其他第三方研究机构或者个人进行数据分析使用，但是这些大的数据集里往往包含了用户的一些隐私信息㊂因此，如何保护用户的隐私信息免受恶意的侵犯是需要解决的问题㊂对全基因组关联研究（ＧＷＡＳ）过程中的数据发布隐私保护展开研究，并在此基础上设计和实现了一种基于差分隐私的数据采集与分析平台㊂关键词：数据发布；差分隐私；保护技术中图分类号：ＴＰ３０９０引言为保证数据安全，国内外相关专家提出了许多针对个性化检索过程中用户数据泄露问题的解决措施㊂如基于Ｋ⁃匿名化算法的网络数据发布隐私保护研究㊁基于ｋ⁃ｄｅｇｒｅｅ⁃ｌ⁃ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ匿名的个性化隐私保护方法㊁基于加性汇聚函数的数据隐私保护方法等，但以上算法会降低个性化检索的查准率㊂因此，在保证大数据环境中个性化检索正确性的前提下，保护隐私数据不被泄露，增强数据安全性，成为当下研究的重点课题之一㊂针对上述问题，提出一种新型的大数据环境下个性化检索中保护数据隐私的方法㊂它是一种复合算法，将差分隐私与Ｐ⁃ｌｉｎｋ技术相结合，对用户兴趣模型进行匿名化，以保证用户隐私数据安全㊂为验证该方法的有效性进行了对比实验㊂结果表明，与其他三种方法相比，其在保证检索准确性的前提下，保证了隐私数据安全，防止了非法者的窃取和攻击，解决了个性化检索技术中用户隐私安全和检索性能之间的矛盾㊂１大数据的历史与内涵１．１大数据的定义大数据 这一概念最早起源于２０世纪８０年代末阿尔文㊃托夫勒所著的‘第三次浪潮“中，在书中他将 大数据 描述为 第三次浪潮的华彩乐章 ㊂但是，由于当时的信息技术限制，大数据并没有得到快速发展㊂直到２１世纪，互联网普及㊁信息技术发展㊁云计算成熟以及遍布的智能终端都为大数据技术的迅速发展提供了条件㊂然而，对大数据概念的分析，学术界并没有一个明确的定义㊂Ｓｃｉｅｎｃｅ杂志在２００８年出版的专刊中，将大数据定义为 代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术㊁方法和理论去获取㊁管理㊁处理的数据 ㊂维基百科上给大数据定义为 庞大的数据集，以至于很难用现有的数据库管理系统和其他数据处理技术来采集㊁存储㊁查找㊁共享㊁传送㊁分析和可视化 ㊂他们从大数据的价值角度对大数据下了定义㊂从目前研究来看，事实上 大数据 并非一个科学㊁严格的概念㊂它是对数据规模爆炸性增长现象的归纳，正如信息领域大多数新兴概念一样㊂早期很难达成共识并形成一个确切一致的定义㊂基于这些定义，笔者阐述的大数据需要通过综合运用数据感知㊁采集㊁存储㊁处理以及分析技术，才能实现数据价值的最大化和海量数据集㊂１．２大数据的特征大数据特征包括规模化（Ｖｏｌｕｍｅ）㊁多样化（Ｖａｒｉｅｔｙ）㊁快速化（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）以及价值化（Ｖａｌｕｅ）㊂规模化即大数据是由海量数据组合成的数据集，３７大数据与信息管理㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０１９年第０１期㊀㊀其体量一般要达到ＰＢ及以上（ＥＢ／ＺＢ／ＹＢ）才能称为大数据㊂多样化即大数据的类型是多样的㊂通常可分为结构化数据㊁半结构化数据和非结构化数据㊂快速化即大数据的生成和处理速度是极其快速的㊂大数据是以数据流的形式产生，经过快速流动之后迅速消失，而且流量通常是不平稳的，有可能在某一个点突然激增㊂价值化即大数据具有较高的价值㊂但是，其价值密度较低㊂价值化也是当前大数据得以迅速普及的原因，通过对大数据的分析和挖掘，为经济生活提供参考㊂２基本理论２．１差分隐私相关概念差分隐私保护模型是Ｄｗｏｒｋ在２００６年提出的一种新的隐私保护模型㊂它解决了传统的隐私保护模型（比如ｋ⁃ａｎｏｎｙｍｉｔｙ，ｌ⁃ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ，ｔ⁃ｃｌｏｓｅｎｅｓｓ）中存在的两个主要缺陷㊂首先，差分隐私保护模型不考虑数据分析者可以获取得到的背景知识，即假设数据分析者可以获得除查询目标之外的所有其他信息㊂基于这种假设，应用差分隐私保护模型时就不必考虑数据分析者已经获取的背景知识㊂其次，差分隐私提供了严格的数学定义和度量隐私泄露的方法，这个特点方便比较使用不同参数进行处理的数据集的可用性程度㊂２．２ＧＷＡＳ及其相关概念２．２．１全基因组关联研究在遗传学中，全基因组关联研究（ＧＷＡ研究或ＧＷＡＳ）是对不同个体中全基因组变异的研究观察，用于发现任何变异与特征之间的关联㊂ＧＷＡＳ通常关注单核普酸多态性（ＳＮＰｓ）与人类疾病特征之间的关联，也同样适用于任何其他生物体㊂当应用于人类基因数据时，ＧＷＡ研究具有不同表型特定性状或疾病参与者的ＤＮＡ㊂这些参与者可能是患有某种疾病（病例组中）的人以及没有该疾病的（对照组中）的人，或者他们可能是具有不同表型的特定性状的人，例如血压㊂这种方法被称为表型优先，而不是基因型优先，它首先将参与者通过其临床表现进行分类，即将参与者划分到病例组或者对照组中，又或是具有特定性状的组中㊂每位参与者都会提供一个ＤＮＡ样本，可以使用ＳＮＰ数组从中读取数百万个遗传变异㊂如果一种类型的变异在患有该疾病的个体中更显著，则该变异被认为是与该疾病相关的㊂那么这种与疾病相关的ＳＮＰ被认为是对疾病显著影响的人类基因组区域㊂２．２．２单核普酸多态性遗传变异的现代单位是单核普酸多态性或ＳＮＰｏ㊂ＳＮＰｓ是ＤＮＡ序列中单个碱基对的变异，例如，在人类基因组的某个特定碱基位置，大多数个体可能会出现Ｃ核普酸，但是在少数个体中，该位置被Ａ核普酸占据㊂这意味着在该位置存在ＳＮＰ，并且两种可能的核普酸变异（Ｃ或Ａ）被认为是该位置的等位基因㊂ＳＮＰ在人类基因组中发生的频率比较高，为了遗传研究，ＳＮＰ通常作为基因组区域的标记，其中大多数ＳＮＰ对个体具有很大的影响㊂然而有些ＳＮＰ可能会出现功能性的结果，例如导致氨基酸改变，ｍＲＮＡ转录物稳定性的改变以及转录因子结合亲和力的改变㊂３安全问题３．１安全性低由于计算机和外部设备自身的脆弱性，其无法承受自然环境的破坏，影响了大数据的安全［１］㊂３．２可信度低目前，计算机网络的开放性和服务性特征越来越明显，其系统的不完善性也越来越明显㊂互联网采用的ＩＰ协议安全性较低是大数据的安全问题之一㊂云计算存储作为一个存储平台，不同于传统的数据存储平台㊂云存储平台中，数据管理器和所有者之间相互分开，云存储不能保证云平台的可信度㊂因此，云存储平台数据面临被第三方偷窥或篡改的风险㊂传统加密方法是解决这类问题的主要方法㊂３．３操作系统自身缺陷现在的操作系统体系由于过于庞大，不可避免地存在安全漏洞，其本身的安全性难以保证㊂如果只依赖操作系统的功能实现完整性验证机制，那么大部分文件保护机制都将存在一定程度的安全问题㊂比如，基于主机的文件完整性保护方法将自身暴露于客户操作系统，隔离能力差，恶意代码可轻易发现检测系统并设法绕过检测，进而攻击系统［２］㊂４７㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀大数据与信息管理㊀㊀２０１９年第０１期㊀３．４黑客攻击大数据依托于云计算，数据存储通过分布式方式存储在云端数据集群中，一旦病毒或黑客入侵大数据平台，将导致数据泄露和篡改，给个人和企业带来不可估量的损失［３］㊂４隐私保护技术４．１数据发布匿名保护技术通常情况下，在大数据技术发展过程中，数据发布匿名保护技术是比较常用的安全与隐私保护手段，其保护的关键在于基本手段与关键技术的引用㊂如今，数据发布匿名保护技术使用起来比较复杂，因为大数据攻击者能够从不同方面获取所需要的数据信息，而并非某一个数据源㊂实际上，数据发布匿名保护技术是针对所有属性而进行集合设计的，但是并没有针对某个具体的属性进行设计，从而导致匿名处理效果不理想，经常会出现数据攻击现象㊂此时，就需要对现匿名保护技术进行补充和完善，并引入多元化匿名手段，对每个匿名属性数据给予系统化㊁多样化的处理，可以借助数据置换方案与裁剪算法方案，使其具备敏感数据平均化，这样既可以使数据匿名保护的效果得到提升，而且还可以避免数据信息遭受数据攻击者的联合攻击，更好地实现对用户隐私的匿名保护㊂４．２数据水印技术这里所提及的数据水印技术通常是把数据中所包含的标识信息以某种方式嵌入其中，以确保用户信息和隐私的安全使用，使数据信息所存在的无序性㊁动态性特征得到有效解决㊂实际上，数据水印技术能够通过集合的方式来把数据信息嵌入某固定属性中，从而规避数据攻击者对水印所产生的影响㊂同时，也可以将数据库指纹信息按照一定的格式录入水印当中，这样就可以准确地判别出是信息的所有者，还是被分发的对象，实现对用户信息的保护㊂除此之外，还可以借助独立分析技术来对无密钥水印进行验证，以实现对用户安全与隐私的保护㊂由于数据的来源呈现出多样化的特点，此时可以借助数据溯源技术，来对数据的来源进行记录和传播，从而为后续的决策提供参考和借鉴㊂４．３社交网络匿名保护技术随着大数据时代的发展，社交网络中产生的数据是大数据的主要来源，这样就可以对大数据匿名保护给予重视㊂但是在社交网络发展过程中，往往会涉及大量的图片信息，此时如果选择传统数据结构化匿名保护技术，已无法满足社交网络匿名保护的发展需求，为了保证社交网络数据的安全性，则需要在具体实施过程中，从超级节点对图结构进行集聚与分割，实现对用户安全与隐私的保护，常见的有基于基因算法的实现方案㊁节点聚集的匿名方案㊁先填充再分割超级节点方案㊁模拟退火算法的实现方案等㊂实际上，社交网络匿名保护技术所采用的关系型预测方法具有多方面的使用特点，可以实现对积聚系数增加防护，提高对大数据安全与隐私的保护㊂４．４持续加强相关保护技术的更新和应用大数据安全防护及隐私保护相关技术开发已成为计算机领域热点㊂在隐私保护领域，匿名保护技术被广泛应用㊂匿名保护主要集中在数据发布和社交网，数据发布匿名保护技术主要基于用户是一次性㊁静态发布数据的理论基础，对有共同属性的集合进行匿名处理㊂但是，这一应用的问题是容易漏掉某个特殊的属性，现实中数据发布是普遍连续㊁多次的，运用匿名保护难以保证用户隐私；社交网络匿名保护则是通过用户标识匿名等方式将用户隐私信息隐藏；但是，这种方式有可能会降低数据信息的可用性㊂４．５建设信息安全和隐私保护风险防控体系除了直接的保护技术，在信息安全和隐私保护领域还需要建立一套风险防控体系㊂目前，许多相关技术企业也开始研发基于大数据分析的安全信息预警体系㊂例如，ＩＢＭ企业大数据安全情报提出的安全工具，能够准确探测安全威胁源㊂通过大数据技术，对电子邮件和社交网络进行排查，并向有关部门给出提醒，避免企业机密外泄，在风险出现萌芽时将其遏制，避免更大的影响㊂４．６完善相关配套法律法规法律法规的缺失是造成当前信息安全和隐私保护难以管控的重要原因㊂技术发展已逐步趋向成熟，许多技术在应用领域得到了有效推广㊂但是，缺乏相应的法律法规支撑㊂随着大数据的不断发展，国家需要从顶层设计层面建立适应大数５７大数据与信息管理㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０１９年第０１期㊀㊀据发展的法律法规，用于规范信息网络使用安全，给予相关技术保护部门相应的管理权限，同时建立起行业信息使用规范，从法制层面保证网络信息安全和隐私保护㊂５结语随着大数据和数据科学的迅速发展，基于数据共享的应用几乎在所有的社会领域和商业领域开始广泛流行㊂然而，数据共享带来的数据隐私的泄露问题阻碍了数据共享服务的健康发展㊂数据共享主要是由一些大的数据拥有者（如ＧＷＡＳ医疗研究机构㊁Ｆａｃｅｂｏｏｋ，Ｔｗｉｔｔｅｒ等）定期发布一些大的数据集供其他第三方研究机构或者个人进行数据分析使用，但是这些大的数据集里往往包含了用户的一些隐私信息㊂因此，如何保护用户的隐私信息免受恶意侵犯是需要解决的问题㊂本文对面向数据发布和数据分析的隐私保护进行了研究，并深入研究了全基因组关联研究（ＧＷＡＳ）过程中的数据发布隐私保护，并在此基础上设计和实现了一种基于差分隐私的数据采集与分析平台㊂参考文献［１］李超．大数据环境下隐私保护的研究现状分析［Ｊ］．电脑知识与技术，２０１６，１２（１８）：２９⁃３１．［２］陆雪梅，古春生．大数据环境下用户信息隐私泄露成因分析和保护对策［Ｊ］．现代情报，２０１６，３６（１１）：６６⁃７０．［３］牛晨晨，周畅，张昪．大数据背景下的个人隐私保护研究［Ｊ］．西安航空学院学报，２０１７，３５（１）：７３⁃７６．（上接第６３页）团自主研发的一个战略性项目，可以为后期开展其他电信网络相关的数据分析甚至自动化㊁智能化维护提供有价值的参考意义㊂参考文献［１］ＺａｈａｒｉａＭ，ＸｉｎＲＳ，ＷｅｎｄｅｌｌＰ，ｅｔａｌ．ＡｐａｃｈｅＳｐａｒｋ：Ａｕｎｉｆｉｅｄｅｎｇｉｎｅｆｏｒｂｉｇｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ［Ｊ］．ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＡＣＭ，２０１６，５９（１１）：５６⁃６５．［２］龚鹏，曾兴斌．基于Ｎｅｔｔｙ框架的数据通讯服务系统的设计［Ｊ］．无线通信技术，２０１６，２５（１）：４６⁃４９．［３］陈锐忠，魏理豪，梁哲恒，等．基于Ｈａｄｏｏｐ的海量数据处理模型研究和应用［Ｊ］．电子设计工程，２０１６，２４（１４）：１０１⁃１０３．６７㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀大数据与信息管理㊀㊀２０１９年第０１期㊀。
面向数据生命周期的政府数据开放的数据安全与隐私保护对策分析
一、背景
一、背景
政府数据开放共享已经成为全球范围内的发展趋势。然而，在开放政府数据 共享与使用的过程中，隐私保护问题备受。政府数据包含了大量的个人信息、企 业机密和国家安全信息等，一旦泄露或被滥用，将对个人、社会乃至国家安全造 成威胁。因此，如何在开放政府数据共享与使用中加强隐私保护，成为当前亟待 解决的问题。
五、总结与展望
五、总结与展望
面向数据全生命周期的医疗数据隐私保护是当前的重要议题。医疗机构需要 在各个阶段采取有效的措施来保护患者的隐私和医疗机构的信息安全。未来，随 着技术的发展和社会的进步，我们期待更加完善和有效的医疗数据隐私保护策略 和技术手段的出现。
参考内容二
内容摘要
随着信息技术的快速发展和政府数据开放的逐渐普及，开放政府数据共享与 使用中隐私问题日益凸显。本次演示将基于开放政府数据生命周期理论，对政府 数据共享与使用中的隐私保护问题进行研究，并提出相应的解决方案和发展建议。
隐私保护对策分析
技术层面，政府机构应加强隐私保护技术的应用，如采用数据脱敏、匿名化 处理等技术手段，确保个人隐私数据不被滥用和泄露。此外，在数据共享和开放 过程中，应采用加密技术和安全协议，确保个人隐私数据的安全性。
隐私保护对策分析
管理层面，政府机构应建立个人隐私保护制度，明确个人隐私数据的收集、 存储和使用规范。同时，加强员工隐私保护培训，提高员工对个人隐私保护的重 视程度。此外，建立个人隐私保护的监督机制，及时发现和处理侵犯个人隐私的 行为。
数据安全保护对策分析
管理层面，政府机构应建立完善的数据安全管理制度，明确各部门职责，加 强数据安全培训，提高员工的安全意识。此外，定期进行数据安全风险评估，及 时发现和修复安全漏洞。
数据安全保护对策分析
面向数据发布和分析的差分隐私保护
面向数据发布和分析的差分隐私保护一、本文概述随着大数据时代的到来，数据发布和分析已成为许多领域的关键任务，如商业分析、社会科学研究、医疗健康等。
然而，在数据的收集、处理、发布和分析过程中，个人隐私的泄露问题也日益严重。
如何在保障个人隐私的实现有效的数据发布和分析，已成为当前亟待解决的问题。
差分隐私保护作为一种强大的隐私保护技术，为解决这一问题提供了有力的工具。
本文旨在探讨面向数据发布和分析的差分隐私保护技术。
我们将首先介绍差分隐私的基本概念、原理及其在数学上的严格定义。
接着，我们将重点分析差分隐私保护在数据发布和分析中的应用，包括差分隐私保护的主要方法、技术挑战以及在实际应用中的案例分析。
我们还将讨论差分隐私保护在数据发布和分析中的优势与局限性，以及未来的研究方向和可能的改进方案。
通过本文的阐述，我们期望能够帮助读者更好地理解差分隐私保护在数据发布和分析中的重要性，掌握差分隐私保护的基本原理和应用方法，并激发更多研究者对这一领域的兴趣和探索。
二、差分隐私保护原理差分隐私（Differential Privacy）是一种保护个人隐私的数学框架，其核心思想是在数据的发布和分析过程中，通过引入随机噪声来混淆原始数据，使得攻击者无法推断出任何个体的具体信息。
差分隐私保护原理主要包括两个关键要素：敏感度（Sensitivity）和隐私预算（Privacy Budget）。
敏感度衡量了当数据集中某个个体的数据发生变化时，函数输出结果的最大变化程度。
在差分隐私中，敏感度用于确定需要添加的噪声大小。
一般来说，敏感度越高，需要添加的噪声就越大，以保护个人隐私不被泄露。
隐私预算则是一个衡量隐私保护程度的参数，通常表示为ε（epsilon）。
它表示了在满足差分隐私要求的前提下，可以容忍的最大隐私损失程度。
隐私预算越大，允许加入的噪声就越小，数据的可用性就越高，但隐私保护程度就越低；反之，隐私预算越小，加入的噪声就越大，数据的可用性就越低，但隐私保护程度就越高。
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面向数据发布的隐私保护技术研究
作者：刘乐伟
来源：《数字技术与应用》2012年第12期
摘要：数据发布中仅采用删除个人身份标识的方法无法保证个人隐私信息的安全，论文分析总结了单敏感属性和多敏感属性情况下常用的匿名模型及匿名化方法，以促进在隐私保护方面有更进一步的研究。
关键词：多敏感属性数据发布隐私保护匿名化
中图分类号：TN914 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）12-0077-02
1、引言
随着信息技术的迅猛发展，大量的数据收集和发布为人们的学习和工作提供了巨大的便利条件，但同时也增加了泄露个人隐私信息的风险。
数据发布中的隐私保护问题已被许多学者关注，成为当前的研究热点之一。
2、相关概念
2.1 属性分类
待发布的数据表可视为包含多条记录的关系型数据表，其中每一条记录含有多个属性，通常可将关系表中的属性分为以下4类：（1）显式标识符属性，指能准确标识个体身份的属性，如姓名、身份证号等；（2）准标识符属性（QI），与外部数据源进行链接可标识个体身份的一组属性，如年龄、性别、出生日期等；（3）敏感属性（SA），包含个体隐私的属性，如疾病、薪酬等信息；（4）其他属性。
2.2 链接攻击
链接攻击是攻击者经常采用的从发布的数据中获取隐私信息的方法之一，其基本思想为：攻击者通过将发布的数据表和其他数据表进行链接，从中推理出个体隐私信息，从而造成了隐私泄露。
3、单敏感属性的隐私保护
3.1 匿名模型
使经过隐私保护算法处理后的数据表符合某一种匿名模型，能在一定程度上保护个体的隐私信息不被泄露。
下面对单敏感属性情况下的基本匿名模型进行分析和总结。
（1）k-匿名：2002年，Sweeney和Samarati对数据发布中的隐私保护进行研究，并首次提出了k-匿名[1，2]模型。
k-匿名模型要求发布的数据表中每一条记录至少和其他的k-1条记录具有相同的准标识符属性值，具有相同准标识符属性值的记录组成一个等价类。
k-匿名原则可以有效的抵御链接攻击，攻击者获取每个个体的隐私信息的概率至多为1/k。
一般情况下，k 值越大，隐私保护效果越好，但造成的信息损失越大。
k-匿名的不足在于没有考虑同一等价类中敏感属性值的分布情况，当同一等价类中的记录具有相同的敏感属性值或某一敏感属性值占较大比例时，攻击者仍可较容易的推测出个人的敏感信息。
同时，攻击者也可以通过其他的相关背景知识以较高的概率获取个体的隐私信息。
因此，k-匿名不能抵御同质攻击和背景知识攻击。
（2）L-diversity：针对k-匿名不能抵御同质攻击和背景知识攻击的缺陷，Machanavajjhala 等在研究k-匿名的基础上提出了L-diversity匿名模型。
L-diversity要求每个等价类中至少包含L个“well-represented”，即每个等价类中至少有L个不同的敏感属性值。
L-diversity使得攻击者至多以1/L的概率获取个体的隐私信息。
L-diversity能有效抵制同质攻击和一定的背景知识攻击，但不能抵御相似性攻击。
（3）t-closeness：2007年，Li等人提出了能抵御相似攻击的t-closeness匿名模型，在分析L-diversity的基础上，考虑了敏感属性的分布情况。
t-closeness要求数据表满足k-匿名的基础上，每个等价类的敏感属性值的分布与敏感属性值在原数据表中的分布之间的差异不超过t。
满足t-closeness的数据表可以保证每个等价类中的敏感属性值具有多样性，同时在语义上也不相似。
因此，t-closeness可以抵御相似性攻击。
t-closeness自身的不足为它很大程度上降低了数据的可用性，增大阈值t可以提高数据的实用性。
3.2 匿名化技术
目前提出的匿名化技术主要有泛化、隐匿和基于有损连接的分解技术，下面对他们进行详细介绍。
（1）泛化：泛化是一种经常被使用的实现数据匿名化的方法，其基本思想为用更概括、更抽象的值来代替准标识符属性中的具体值，从而使具有相同准标识符属性值的记录数增加，降低攻击者获取某一个体的敏感值的概率。
例如，实数1.3经过泛化后变为[1，2]。
（2）隐匿：隐匿即隐藏不符合匿名化原则的数据，对这些数据进行删除，不发布。
泛化和隐匿都会带来一定的信息损失，具体的算法中通常将这两种方法结合使用。
（3）基于有损连接的分解技术：当准标识符属性的维数增大时，由泛化和隐匿带来的信息损失会更大，Xiao和Tao针对这种情况提出了一种新的匿名化技术-anatomy。
它将原始数据表发布为准标识符属性表和敏感属性表，通过两表间的有损连接达到隐私保护的目的。
anatomy仍然采用L-diversity规则对每个等价类中的敏感属性值进行限制，但没有对准标识符属性进行泛化，很大程度上保留了原数据表中的信息，提高了数据的可用性。
4、多敏感属性的隐私保护
4.1 匿名模型
（1）复合敏感属性L-多样性[3]：复合敏感属性L-多样性从单敏感属性L-diversity扩展而来，其基本思想为对每一个分组，所有记录在每一维敏感属性上的取值均满足L-diversity性质。
复合敏感属性L-多样性可以保证发布数据的安全性，但其没有考虑分组中敏感属性值的敏感度情况，不能抵制相似性攻击。
（2）（g，l）-匿名模型[4]：在复合敏感属性L-多样性基础上考虑了同一分组中敏感属性的敏感度问题，（g，l）-匿名模型要求同一分组中的记录在每一维敏感属性的取值的敏感度满足l-多样性和g-差异性。
由于分组内敏感属性值的敏感度分布满足g-差异性，从而可以抵御相似性攻击，更好的保护了用户隐私。
（3）（Dou-L）-匿名模型[5]：（Dou-L）-匿名模型提出了特殊敏感属性的概念，即容易被攻击者获知的敏感属性。
（Dou-L）-匿名模型要求同一分组中的特殊敏感属性满足L-多样性，同时，对特殊敏感属性取值相同的记录的非特殊敏感属性取值也满足L-多样性。
（Dou-L）-匿名模型对特殊敏感属性和非特殊敏感属性分层次处理，可以抵御一定的背景知识攻击，当攻击者获知特殊敏感属性值时，仍能很好的保护非特殊敏感属性值。
（4）L-覆盖性[6]：L-覆盖性要求对于数据表中每一个分组，至少移除L个不同的敏感属性值才能将分组中的记录全部删除。
移除一个敏感属性值即删除分组中所有包含该敏感属性值的记录。
对于满足L-覆盖性的分组可以保证数据发布的安全性，但存在一定的平均概率泄露度。
4.2 匿名化方法
（1）多维桶分组技术：杨晓春[3]等人首次对多敏感属性的数据发布问题进行了研究，并提出了针对多敏感属性数据的分组方法-多维桶分组技术（MSB）。
多维桶分组技术定义了一种多维桶结构，将数据表中的各条记录按各自的敏感属性值映射到多维桶中，然后在这些桶上按照一定规则进行分组，使分组中的记录满足隐私保护要求。
多维桶分组技术应用较广泛，文献[4-5]中的分组方法都是从多维桶分组技术改进而来。
分组完成后的数据表大都基于有损连接
的思想，将数据表发布为准标识符属性表和敏感属性表，利用它们之间的有损连接保护用户隐私信息。
（2）基于聚类的分组方法：首先将原数据表中的记录进行聚类，使敏感属性值距离相近的记录聚为一类，然后在聚好的类中按某种规则挑选记录构成分组。
文献[6-7]中提出的算法均用到了聚类的思想。
5、结语
数据发布中的隐私保护问题是当前的研究热点，本文分析总结了单敏感属性和多敏感属性情况下常用的匿名模型和匿名方法，为进一步的研究打下了基础。
多敏感属性的数据发布以及动态更新的数据发布是将来研究的工作重点。
参考文献
[1]SWEENY L. K-anonymity： a model for protecting privacy [J]. International Journal on Uncertainty Fuzziness and Knowledge-Based Systems， 2002，10（5）： 557-570.
[2]Samarati P， Sweeney L. Generalizing data to provide anonymity when disclosing information//Proceedings of the Seventeenth ACM SIGACT-SIGMOD-SIGART Symposium on Principles of Database Systems. Seattle， Washington， 1998：188.
[3]杨晓春，王雅哲，王斌等.数据发布中面向多敏感属性的隐私保护方法[J].计算机学报，2008，31（4）：574-587.
[4]刘善成，金华，鞠时光.数据发布中面向多敏感属性的隐私保护技术[J].计算机应用研究，2011，28（6）：2206-2214.
[5]王胜和，王佳俊，刘腾腾，倪巍伟.多维敏感属性隐私保护数据发布方法[J/OL].计算机工程与应用，http：///kcms/detail/11.2127.TP.20110929.1035.012.htm.
[6]金华，刘善成，鞠时光. 面向多敏感属性医疗数据发布的隐私保护技术[J].计算机科学，2011，38（12）：172-177.
[7]李立，袁方，郗亚辉.面向相关多敏感属性的隐私保护方法[J].山东大学学报（理学版），2011，46（5）：82-86.。