【摘 要】
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随着互联网和人工智能技术的快速发展,数据价值受到了空前的重视,大量的数据开始被收集、发布和使用,以便进行科学研究和决策分析等。然而,近年来隐私泄露事件频繁发生,导致越来越多的用户对个人信息的安全问题表示担忧,甚至拒绝提供真实数据,反对数据的开放与共享。因此,如何在数据收集与发布中保证其个人敏感信息不被泄露非常重要。另一方面,由于隐私数据的特殊性,不同隐私数据的个性化隐私需求突出,然而现有一刀切的隐
【基金项目】
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国家重点研发计划（编号:2016YFF0201003）:骨质疏松诊断设备计量溯源及中国人群骨密度数据平台建立研究（2016-2020）； 国家重点研发计划（编号:2019YFC1709202）:基于复杂网络的中医古籍数据库与共享服务平台构建研究（2019-2021）；
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随着互联网和人工智能技术的快速发展,数据价值受到了空前的重视,大量的数据开始被收集、发布和使用,以便进行科学研究和决策分析等。然而,近年来隐私泄露事件频繁发生,导致越来越多的用户对个人信息的安全问题表示担忧,甚至拒绝提供真实数据,反对数据的开放与共享。因此,如何在数据收集与发布中保证其个人敏感信息不被泄露非常重要。另一方面,由于隐私数据的特殊性,不同隐私数据的个性化隐私需求突出,然而现有一刀切的隐私保护方案或多或少存在对个体的隐私数据保护不足或过度保护的缺陷。针对上述问题,本文在数据收集和发布中充分考虑分级隐私保护的思想,在实现个性化隐私保护的同时,尽可能地提高数据可用性,加速大数据开放和共享,促进数据产业的健康快速发展。本文的主要研究工作有:（1）针对匿名数据发布中偏斜攻击和敏感性攻击的问题,提出了基于敏感等级的个性化增强型p-敏感性k-匿名模型,并设计了两种贪心聚类算法,以提高匿名数据的可用性。首先,充分考虑了不同敏感值和等价敏感组的敏感度和个性化的隐私需求,设置了个性化的频率约束和多样性约束,避免了“一刀切”式的参数设置,在实现个性化隐私保护的同时,减少不必要的信息损失以尽量提高匿名数据的可用性。其次,基于自信息来衡量不同敏感值的敏感度,并引入层级聚类思想进行自适应的敏感等级划分,使得这种定量的划分结果十分符合实际,不再因人而异。然后,针对所提的增强型模型设计了两种贪心聚类实现算法——全局和局部贪心聚类算法,有效减小匿名过程中的信息损失。最后,仿真结果表明所提的个性化增强型匿名模型能够以少量数据效用和时间开销为代价,提供更好的隐私保护强度,尤其是增强了其抵御偏斜攻击和敏感性攻击的能力。（2）针对本地化数据收集中不同隐私数据的个性化隐私需求问题,提出了一种个性化随机响应（Personalized Randomized Response,PRR）机制。该PRR机制引入敏感值权重概念,并据此设计个性化的随机扰动机制,确保不同隐私需求的敏感值均能达到各自期望的隐私保护程度,在实现个性化隐私保护的同时提高数据效用。然后,分析了机制的客观和主观隐私泄露程度,并对隐私分布的估计误差进行了推导。理论分析和数值结果表明,相比于传统随机响应模型,在机制的主观隐私泄露程度一定的条件下,所提PRR机制的统计估计准确性更高,并且有效实现了个性化的隐私保护。（3）针对数据收集与发布中的双重隐私保护问题,融合基于密文策略的属性加密（Ciphertext-policy Attribute-based Encryption,CP-ABE）机制和基于随机响应的本地化差分隐私（Local Differential Privacy,LDP）技术,提出了一种具有抗合谋攻击特性的多级隐私保护数据收集与共享方案。该方案为数据提供者提供双重隐私保护的同时,数据效用高,复杂度低。其中,基于随机响应的LDP技术从源头上解决隐私泄露问题,在终端进行数据收集时提供第一重隐私保护;基于CP-ABE的访问控制由数据提供者亲自制定分级访问控制策略,增强其对隐私数据共享的控制权,同时实现共享时的第二重隐私保护。在分级隐私保护和数据共享中,提出了一种基于随机响应的抗合谋攻击扰动策略,并从理论层面证明了该策略可确保不同信任等级的使用者进行合谋攻击时,仅能获得与其中信任等级最高使用者相当的信息。理论和仿真结果表明,与现有方案相比,所提方案至少可以降低50%的复杂度,同时有效提高了统计估计准确性。
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