資料介紹
隱私保護的研究起步較早,但近年來突然受到產業界和學術界的廣泛關注,是因為大數據的不期而至.大數據的迅速發展讓學術界始料未及,大數據的理論研究已經落后于產業需求,尤其是隱私保護成為了大數據應用的主要瓶頸,移動網絡、社交網絡、位置服務等新型應用的推進,使隱私問題更加突出.關于隱私保護目前有兩個方向值得關注:一是研究更有效的隱私保護算法:二是研究隱私泄露風險分析與評估,以解決數據的可用性與隱私保護之問的平衡.隱私保護算法目前主要集中在匿名方法,包括K-匿名(K-anonymity)、三一多樣性(三一diversity)匿名和t接近(t-close)匿名及其衍生的方法,隱私度量最早起源于相關匿名算法.在匿名隱私保護算法的研究中,不時有學者關注隱私量化問題,尤其是在定位服務領域,位置匿名和軌跡匿名算法已有不少涉及隱私度量的初步研究.然而隱私泄露涉及因素眾多,設計有效的隱私保護算法仍然是挑戰性問題.但政府及企業數據開放共享中迫切的隱私保護需求,促使我們不得不在可用性與隱私泄露之間尋求一種平衡.要解決這個問題,隱私風險分析及評估不失為一種可行解決方案.但隱私風險分析及評估,尤其是量仳隱私風險,勢必會涉及隱私度量問題.從這些分析來看,隱私度量的研究具有十分重要的理論意義和應用價值.
信息熵作為信息度量的有效工具,在通信領域已展現出其重要的貢獻.隱私作為一種信息。自然可以考慮用熵來量化.為此,不少學者或多或少進行了探索,比如事件熵、匿名集合熵、條件熵等.但其研究還較為零散,更多地是針對某一特定領域,如位置隱私保護,目前還尚未形成統一的模型及體系.其應用范圍也受到限制,特別是隱私是具有時空性的,與人的主觀感受也有關系,不同的人對同一隱私的認同可能不同.鑒于以上分析,本文旨在參考Shannon信息論的通信框架,提出幾種隱私保護信息熵模型,包括隱私保護基本信息熵模型、含敵手攻擊的隱私保護信息熵模型、帶主觀感受的信息熵模型和多隱私信源的隱私保護信息熵模型.在這些模型中,將信息擁有者假設為發送方,隱私謀取者假設為接收方,隱私的泄露渠道假設為通信信道.基于這樣的假設,分別引入隱私信息熵、平均互信息量、條件熵及條件互信息等來分別描述隱私保護系統信息源的隱私度量、隱私泄露度量、含背景知識的隱私度量及泄露度量.以此為基礎,進一步提出了隱私保護方法的強度和敵手攻擊能為的量化測評,力圖為隱私泄露的量化風險評估提供一種理論支持.
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