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面向云数据的隐私度量研究进展

         

摘要

隐私保护技术是云计算环境中防止隐私信息泄露的重要保障,通过度量这种泄露风险可反映隐私保护技术的隐私保护强度,以便构建更好的隐私保护方案.因此,隐私度量对隐私保护具有重大意义.主要对现有面向云数据的隐私度量方法进行综述:首先,对隐私保护技术和隐私度量进行概述,给出攻击者背景知识的量化方法,提出云数据隐私保护技术的性能评价指标和一种综合评估框架;然后,提出一种云数据隐私度量抽象模型,从工作原理和具体实施的角度对基于匿名、信息熵、集对分析理论和差分隐私这4类隐私度量方法进行详细阐述;再从隐私度量指标和度量效果方面分析和总结这4类方法的优缺点及其适用范围;最后,从隐私度量的过程、效果和方法这3个方面指出云数据隐私度量技术的发展趋势及有待解决的问题.

著录项

  • 来源
    《软件学报》 |2018年第7期|1963-1980|共18页
  • 作者单位

    福建师范大学数学与信息学院;

    福建福州 350117;

    贵州省公共大数据重点实验室(贵州大学);

    贵州贵阳 550025;

    福建省网络安全与密码技术重点实验室;

    福建福州 350007;

    福建师范大学数学与信息学院;

    福建福州 350117;

    贵州省公共大数据重点实验室(贵州大学);

    贵州贵阳 550025;

    福建师范大学数学与信息学院;

    福建福州 350117;

    福建师范大学数学与信息学院;

    福建福州 350117;

    福建省网络安全与密码技术重点实验室;

    福建福州 350007;

    福建师范大学数学与信息学院;

    福建福州 350117;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 安全保密;
  • 关键词

    隐私泄露; 隐私度量; 数据隐私; 隐私保护; 差分隐私;

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