【摘 要】
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实名登记制度使得获取个人信息途径增多,结合当前数据开放形式,攻击者使用数据挖掘分析技术推测涉密人员身份、关联涉密人员行踪,可能泄露涉密人员身份信息及相关隐私。涉密
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实名登记制度使得获取个人信息途径增多,结合当前数据开放形式,攻击者使用数据挖掘分析技术推测涉密人员身份、关联涉密人员行踪,可能泄露涉密人员身份信息及相关隐私。涉密人员的隐私与国家机密密切相关,隐私泄露造成的后果十分严重。本文对以上问题在攻击方式和隐私保护两个方面开展研究:一是探究攻击者可能在哪一阶段和哪些领域采取何种攻击手段,以及具体隐私泄露形式和危害程度;二是分析攻击手段造成隐私泄露的因素所在,研究面向这些攻击隐患的隐私保护方法。论文首先研究了在社交网络分析中存在的隐私泄露,分析可能的方式为基于Louvain算法进行涉密群体推测,基于PageRank及其扩展算法,以及凝聚子群派系分析进行群体中重要涉密人员发现。并主要针对重要涉密人员发现这种攻击隐患,提出了一种以模块度划分节点并考虑边权重的边扰乱保护方法。进行仿真实验,观察分析了造成隐私泄露的因素;并通过实验验证了针对这种攻击隐患,本文提出的保护方法与其它方法相比有着更好的扰乱效果。论文进一步研究了基于频繁访问位置的涉密人员身份重识别问题,针对这种攻击隐患,设计一种基于k-匿名的频繁位置隐私保护算法对位置数据中频繁位置序列进行匿名。通过实验,确定了在社交网络位置中存在着涉密人员由频繁位置序列唯一识别的风险,尤其对小规模群体而言风险更大;经分析该保护方法能够降低涉密人员身份识别概率,并通过实验验证了该方法的可行性。研究结果证明本文研究的攻击方式可能造成涉密人员身份泄露,相应的隐私保护方法的对这些攻击方式起到了保护效果,且保证了一定的数据可用性。
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