資料介紹
隱私保護(hù)的研究起步較早,但近年來(lái)突然受到產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注,是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的不期而至.大數(shù)據(jù)的迅速發(fā)展讓學(xué)術(shù)界始料未及,大數(shù)據(jù)的理論研究已經(jīng)落后于產(chǎn)業(yè)需求,尤其是隱私保護(hù)成為了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要瓶頸,移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)、位置服務(wù)等新型應(yīng)用的推進(jìn),使隱私問(wèn)題更加突出.關(guān)于隱私保護(hù)目前有兩個(gè)方向值得關(guān)注:一是研究更有效的隱私保護(hù)算法:二是研究隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)分析與評(píng)估,以解決數(shù)據(jù)的可用性與隱私保護(hù)之問(wèn)的平衡.隱私保護(hù)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(guān)匿名算法.在匿名隱私保護(hù)算法的研究中,不時(shí)有學(xué)者關(guān)注隱私量化問(wèn)題,尤其是在定位服務(wù)領(lǐng)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(shè)計(jì)有效的隱私保護(hù)算法仍然是挑戰(zhàn)性問(wèn)題.但政府及企業(yè)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享中迫切的隱私保護(hù)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(gè)問(wèn)題,隱私風(fēng)險(xiǎn)分析及評(píng)估不失為一種可行解決方案.但隱私風(fēng)險(xiǎn)分析及評(píng)估,尤其是量仳隱私風(fēng)險(xiǎn),勢(shì)必會(huì)涉及隱私度量問(wèn)題.從這些分析來(lái)看,隱私度量的研究具有十分重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值.
信息熵作為信息度量的有效工具,在通信領(lǐng)域已展現(xiàn)出其重要的貢獻(xiàn).隱私作為一種信息。自然可以考慮用熵來(lái)量化.為此,不少學(xué)者或多或少進(jìn)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(duì)某一特定領(lǐng)域,如位置隱私保護(hù),目前還尚未形成統(tǒng)一的模型及體系.其應(yīng)用范圍也受到限制,特別是隱私是具有時(shí)空性的,與人的主觀感受也有關(guān)系,不同的人對(duì)同一隱私的認(rèn)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(hù)信息熵模型,包括隱私保護(hù)基本信息熵模型、含敵手攻擊的隱私保護(hù)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(hù)信息熵模型.在這些模型中,將信息擁有者假設(shè)為發(fā)送方,隱私謀取者假設(shè)為接收方,隱私的泄露渠道假設(shè)為通信信道.基于這樣的假設(shè),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(lái)分別描述隱私保護(hù)系統(tǒng)信息源的隱私度量、隱私泄露度量、含背景知識(shí)的隱私度量及泄露度量.以此為基礎(chǔ),進(jìn)一步提出了隱私保護(hù)方法的強(qiáng)度和敵手攻擊能為的量化測(cè)評(píng),力圖為隱私泄露的量化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供一種理論支持.
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