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面向缺损敏感属性的加权信息熵匿名算法
2025年
提出一种(γ,l-p,k)-匿名模型,模型引入了信息熵作为计算缺损数据的属性距离,通过敏感属性度高低分为不同的敏感级别,并设置相应的权重ω值,同时让等价类元组的不同敏感级别个数满足阈值γ。接着根据模型设计了加权信息熵匿名算法(Weighted Information Entropy Anonymous Algorithm based on Defect-Sensitive Attributes,WISA^(*))对缺损型数据集进行匿名化。实验结果表明,该算法不仅可以减少等价类信息损失,同时提高了敏感属性的多样性,从而降低了数据隐私泄露风险且复杂度较低。
敬超肖链谭华张攀峰
关键词:信息熵缺损数据
基于DCT和维纳滤波的图像PRNU匿名算法
2024年
随着智能手机和社交媒体的普及,图像隐私引起的公共安全问题受到了广泛关注。犯罪分子可利用图像信息来侵犯他人隐私,从而进行恶意跟踪和诈骗勒索等活动。针对该问题,本研究从抑制图像源相机识别能力的角度提出了一种新的光响应非均匀性(photo response non uniformity,PRNU)匿名算法,以降低图像被恶意使用的风险。算法首先对图像进行分块,并将离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)和维纳滤波相结合,对图像高频分量进行滤波处理。通过实验发现,迭代维纳滤波可以显著提高匿名算法的效率。将算法在MICHE-I数据集和UBIPR虹膜数据集中进行测试,结果表明,算法能够保证图像质量不受显著影响,并且视觉质量因子平均提高3 dB,有效地抑制了图像溯源能力,保留图像生物特征,并达到了较好的匿名效果,保证了大众隐私安全。
李健赵欢欢马宾王春鹏吴晓明张晓波
关键词:匿名维纳滤波
基于K-匿名算法的假名化数据集脱敏方法及系统
本发明公开了基于K‑匿名算法的假名化数据集脱敏方法及系统,属于数据处理技术领域,要解决的技术问题为如何基于K‑匿名算法实现数据集脱敏。包括:在源系统的数据库中创建脱敏用户;在脱敏用户中引入K‑匿名算法,通过概括和隐匿技术...
胡志华赵金铎刘立丽
基于KFCMSA的(k,l)加权社交网络匿名算法被引量:1
2023年
图数据隐私保护的研究目前主要集中在简单图,适应范围有限。将权重图数据的隐私保护作为研究对象,可以改善权重图发布之后数据的可用性及有效性。针对在利用聚类匿名化方法处理社交网络数据时,需要增删大量的边和节点,造成严重的数据失真的问题进行了研究。提出了(k,l)加权社交网络匿名算法KFCMSA(联合k成员模糊聚类和模拟退火),并利用改进的簇划分算法将权重社交网络聚类成不同的簇,对同一簇中节点的边权重进行泛化,使节点满足l多样性。在实现k度匿名的同时有效减少了边的改变量,提高了数据的可用性,实现最优聚类的同时防止了同质性攻击。聚类质量实验和数据可用性分析表明该算法具有较高的性能优势和较高的边保留率。
史伟王园园李刚张兴
关键词:社交网络隐私保护模糊聚类模拟退火
面向社交网络数据的等差数列聚类匿名算法被引量:3
2022年
针对社交网络隐私保护如何减少信息损失,实现数据可用性的问题,提出一种个性化等差数列聚类匿名分配算法(PAS-CAA)。首先对选取的初始节点进行优化,基于综合相似度进行聚类,使每个超点至少包含k个节点;区分非敏感超点集和敏感超点集,对敏感超点集采用递减等差数列进行聚类,灵活地调节保护力度,对非敏感超点集实现基本的k保护力度;最后对超点进行匿名化处理。仿真实验结果表明算法在保护社交网络用户隐私的同时可以减少信息的损失,保留统计属性,实现了社交网络的个性化隐私保护。
刘振鹏董姝慧李泽园张庆文刘嘉航李小菲
关键词:社交网络
基于社交网络的K匿名算法研究
随着互联网技术的快速发展,各类社交网络产生了大量的用户数据,公开发布社交网络数据的方式,常常伴随用户个人隐私信息泄漏的风险。匿名化是解决数据发布中隐私泄露问题的主要技术之一,但大多数匿名方法仍存在巨大的信息损失和对原始社...
董惠霞
关键词:社交网络隐私保护匿名技术
一种基于k-匿名算法实现数据集脱敏的方法以及系统
本发明公开了一种基于k‑匿名算法实现数据集脱敏的方法以及系统,包括以下步骤:获取未经脱敏处理的数据集;将数据集显示标识符删除,定义准标志符中的每个属性取值域上的顺序,使之成为有序域;将有序域一一映射到实数域中;对于空间各...
陈成赖兆荣
文献传递
面向缺损敏感属性的匿名算法研究与系统实现
随着物联网技术的快速发展,人与人、人与物及物与物之间频繁的信息交互以及资源共享导致数据量激增,越来越多的数据集对外公开造成了隐私泄露的问题。在这种信息开放暴露的环境下,防止隐私泄露已经成为当今科研人员的研究重点之一。数据...
肖链
关键词:隐私保护信息熵缺损数据
基于遗传算法的动态轨迹匿名算法被引量:2
2021年
现有的轨迹隐私保护技术大多是对移动对象的静态轨迹数据进行保护,却忽略了移动对象动态轨迹依然存在隐私泄露的风险。针对此问题,提出基于遗传算法的动态轨迹匿名算法。利用遗传算法搜索全局最优解的特性,在移动对象当前时间段内的历史轨迹中建立轨迹行为模式,通过轨迹行为模式预测移动对象的轨迹,根据移动对象新增的预测轨迹不断更新轨迹行为模式,使得轨迹预测的准确性更高。对于新增的预测轨迹采用轨迹K-匿名技术进行匿名轨迹生成,以达到保护移动对象个体隐私信息的目的。实验表明,与现有的轨迹匿名算法相比,所提算法在保护轨迹隐私的同时进一步提高了轨迹数据质量。
贾俊杰秦海涛
关键词:遗传算法
具有敏感边缘权重的加权社会网络匿名算法
2021年
针对大型数据网络隐私保护问题,首先构造了一个k-度匿名网络。为保证发布数据的可用性,提出了贪心边权重扰动(GEWP)算法,该算法通过发布网络数据时扰乱某些边缘的权重防止隐私泄露,同时保留原始网络中敏感节点对之间最短路径和路径的长度。仿真实验显示的结果和理论分析相符合。
毕红净卢立蕾
关键词:K-匿名隐私保护

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