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大数据计算环境下的隐私保护技术研究进展
被引量：
61
1
作者
钱文君
沈晴霓
+2 位作者
吴鹏飞
董春涛
吴中海
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期669-701,共33页
批处理、流式计算和机器学习等分布式的大数据计算环境在云上的广泛部署与应用,为云用户带来了极大的便利,但随之带来的隐私数据泄露事件愈演愈烈.如何在这种云上部署的大数据计算环境下保护数据隐私成为一个研究热点,本文对近些年国内...
批处理、流式计算和机器学习等分布式的大数据计算环境在云上的广泛部署与应用,为云用户带来了极大的便利,但随之带来的隐私数据泄露事件愈演愈烈.如何在这种云上部署的大数据计算环境下保护数据隐私成为一个研究热点,本文对近些年国内外在该领域的最新隐私保护研究成果及进展进行了全面综述.针对上述大数据计算环境下的参与角色及应用场景,结合不同角色的敌手模型,从计算过程涉及的数据输入、计算和输出等三个环节出发,依据计算数据为明文、密文或可信硬件保护条件下可能存在的隐私泄露风险,总结了对应的5类主要研究方向,包括:基于数据分离的隐私保护、基于数据干扰的隐私保护、基于安全多方计算的隐私保护、基于硬件增强的隐私保护和基于访问模式隐藏的隐私保护等,从隐私性、可用性和性能等方面对比分析了现有研究工作的优缺点;最后,展望了大数据计算环境下隐私保护技术的未来研究方向.
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关键词
大数据隐私保护
数据
分离
数据
干扰
安全多方计算
硬件增强
访问模式隐藏
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职称材料
基于MapReduce模型的城市大数据采集隐私保护方案
被引量：
7
2
作者
李洪涛
郭俐君
+2 位作者
郭锋
王洁
张问银
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第A02期35-43,共9页
智慧城市利用先进的信息技术和通信技术实现城市智能的高效运行,在运行过程中会产生海量多源异构数据。然而,这些数据通常包含大量的个人或组织的敏感信息,在采集过程中面临着严重的隐私泄露风险。此外,城市数据具有动态性强、增长迅速...
智慧城市利用先进的信息技术和通信技术实现城市智能的高效运行,在运行过程中会产生海量多源异构数据。然而,这些数据通常包含大量的个人或组织的敏感信息,在采集过程中面临着严重的隐私泄露风险。此外,城市数据具有动态性强、增长迅速、实时性强等特点,使得传统的数据采集隐私保护方法不再适用。针对城市大数据的特点,采用(a,k)–匿名模型作为数据采集隐私保护方案,利用分布式框架MapReduce对海量、动态数据集进行处理,提出了一种适用于大规模动态环境下的城市大数据采集隐私保护方案。实验结果和理论分析表明,所提方案不仅能有效保护数据隐私,还具有减少信息损失量和降低执行时间的特点。
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关键词
智慧城市
大数据隐私保护
MAPREDUCE框架
(α
k)–匿名模型
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职称材料
基于可伸缩l-多样性的大数据发布隐私保护
被引量：
11
3
作者
邹劲松
李芳
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第2期564-566,571,共4页
针对非结构化大数据发布中的隐私保护问题,提出了一种基于改进的可伸缩l-多样性(improved scalable l-diversity,Im SLD)大数据发布隐私保护方法。该算法采用基于两阶段条件随机场的命名实体识别(named entity recognition,NER)方法将...
针对非结构化大数据发布中的隐私保护问题,提出了一种基于改进的可伸缩l-多样性(improved scalable l-diversity,Im SLD)大数据发布隐私保护方法。该算法采用基于两阶段条件随机场的命名实体识别(named entity recognition,NER)方法将非结构化数据表示为结构化形式,设计一种改进的可伸缩l-多样性算法来对表现良好的非结构化数据进行匿名化,实现保护非结构化大数据发布的隐私,通过Apache Pig实现Im SLD算法来使其具有可伸缩性。实验表明与MRA和SKA算法相比,改进的Im SLD算法在不同数据集上提供相同级别的隐私时信息损失均优于对比的另外两种算法。
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关键词
大数据
发布
隐私
保护
l-多样性
K-匿名
非结构化
大数据
命名实体识别
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职称材料
题名
大数据计算环境下的隐私保护技术研究进展
被引量：
61
1
作者
钱文君
沈晴霓
吴鹏飞
董春涛
吴中海
机构
北京大学软件与微电子学院
北京大学软件工程国家工程研究中心
高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学)
出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期669-701,共33页
基金
国家自然科学基金(61672026,61232005)资助.
文摘
批处理、流式计算和机器学习等分布式的大数据计算环境在云上的广泛部署与应用,为云用户带来了极大的便利,但随之带来的隐私数据泄露事件愈演愈烈.如何在这种云上部署的大数据计算环境下保护数据隐私成为一个研究热点,本文对近些年国内外在该领域的最新隐私保护研究成果及进展进行了全面综述.针对上述大数据计算环境下的参与角色及应用场景,结合不同角色的敌手模型,从计算过程涉及的数据输入、计算和输出等三个环节出发,依据计算数据为明文、密文或可信硬件保护条件下可能存在的隐私泄露风险,总结了对应的5类主要研究方向,包括:基于数据分离的隐私保护、基于数据干扰的隐私保护、基于安全多方计算的隐私保护、基于硬件增强的隐私保护和基于访问模式隐藏的隐私保护等,从隐私性、可用性和性能等方面对比分析了现有研究工作的优缺点;最后,展望了大数据计算环境下隐私保护技术的未来研究方向.
关键词
大数据隐私保护
数据
分离
数据
干扰
安全多方计算
硬件增强
访问模式隐藏
Keywords
big data privacy protection
data separation
data interference
secure multi-party computation
hardware enhancement
access pattern hiding
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于MapReduce模型的城市大数据采集隐私保护方案
被引量：
7
2
作者
李洪涛
郭俐君
郭锋
王洁
张问银
机构
山西师范大学数学与计算机科学学院
临沂大学信息科学与工程学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第A02期35-43,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61702316)~~
文摘
智慧城市利用先进的信息技术和通信技术实现城市智能的高效运行,在运行过程中会产生海量多源异构数据。然而,这些数据通常包含大量的个人或组织的敏感信息,在采集过程中面临着严重的隐私泄露风险。此外,城市数据具有动态性强、增长迅速、实时性强等特点,使得传统的数据采集隐私保护方法不再适用。针对城市大数据的特点,采用(a,k)–匿名模型作为数据采集隐私保护方案,利用分布式框架MapReduce对海量、动态数据集进行处理,提出了一种适用于大规模动态环境下的城市大数据采集隐私保护方案。实验结果和理论分析表明,所提方案不仅能有效保护数据隐私,还具有减少信息损失量和降低执行时间的特点。
关键词
智慧城市
大数据隐私保护
MAPREDUCE框架
(α
k)–匿名模型
Keywords
smart city
big data privacy protection
MapReduce framework
(α ,k ) –anonymity model
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于可伸缩l-多样性的大数据发布隐私保护
被引量：
11
3
作者
邹劲松
李芳
机构
重庆水利电力职业技术学院普天大数据产业学院
重庆大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第2期564-566,571,共4页
基金
重庆市教育科学“十三五”规划2020年度重点无经费课题(2020-GX-169)
重庆市职业教育学会2020—2021年度立项课题(2020ZJXH282086)。
文摘
针对非结构化大数据发布中的隐私保护问题,提出了一种基于改进的可伸缩l-多样性(improved scalable l-diversity,Im SLD)大数据发布隐私保护方法。该算法采用基于两阶段条件随机场的命名实体识别(named entity recognition,NER)方法将非结构化数据表示为结构化形式,设计一种改进的可伸缩l-多样性算法来对表现良好的非结构化数据进行匿名化,实现保护非结构化大数据发布的隐私,通过Apache Pig实现Im SLD算法来使其具有可伸缩性。实验表明与MRA和SKA算法相比,改进的Im SLD算法在不同数据集上提供相同级别的隐私时信息损失均优于对比的另外两种算法。
关键词
大数据
发布
隐私
保护
l-多样性
K-匿名
非结构化
大数据
命名实体识别
Keywords
privacy preserving big data publishing
l-diversity
k-anonymization
unstructured big data
named entity recognition
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大数据计算环境下的隐私保护技术研究进展
钱文君
沈晴霓
吴鹏飞
董春涛
吴中海
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
61
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职称材料
2
基于MapReduce模型的城市大数据采集隐私保护方案
李洪涛
郭俐君
郭锋
王洁
张问银
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于可伸缩l-多样性的大数据发布隐私保护
邹劲松
李芳
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
11
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职称材料
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