融入结构先验知识的隐私信息抽取算法

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作者 赵玉媛 王斌 +2 位作者 张泽丹 李青山 胡建斌 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期139-147,共9页

随着数据脱敏技术的持续进步,精确识别隐私数据已成为关键挑战.目前,隐私信息抽取算法主要基于传统自然语言处理技术,如双向循环神经网络和基于注意力机制的预训练语言模型(如BERT).这些模型利用其强大的上下文特征表示能力,克服了传统... 随着数据脱敏技术的持续进步,精确识别隐私数据已成为关键挑战.目前,隐私信息抽取算法主要基于传统自然语言处理技术,如双向循环神经网络和基于注意力机制的预训练语言模型(如BERT).这些模型利用其强大的上下文特征表示能力,克服了传统方法在多义词表示方面的限制.然而,它们在精确判断实体边界方面仍有改进空间.提出了一种新颖的隐私信息抽取算法,该算法融合结构先验知识,通过一种隐私数据结构知识增强机制,提高模型对句子语义结构的理解,从而提高了隐私信息边界判断的准确性.此外,还在多个公开数据集上对模型进行评估,详细的实验结果展示了其有效性. 展开更多

关键词 结构先验知识 结构增强机制 隐私信息抽取算法 实体边界判断 数据脱敏 自然语言处理

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线云隐私攻击算法的并行加速研究

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作者 郭宸良 阎少宏 宗晨琪 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期615-625,共11页

线云定位方法能保护场景隐私,但也存在被隐私攻击算法破解的风险。该攻击算法能从线云恢复近似点云,但其计算效率较低。针对该问题,提出了一种并行优化算法,并对其运行时间和加速比进行了分析。具体来说,分别采用SPMD模式和流水线模式... 线云定位方法能保护场景隐私,但也存在被隐私攻击算法破解的风险。该攻击算法能从线云恢复近似点云,但其计算效率较低。针对该问题,提出了一种并行优化算法,并对其运行时间和加速比进行了分析。具体来说,分别采用SPMD模式和流水线模式实现了CPU多核并行和GPGPU并行。然后,进一步结合数据并行模式实现了异构计算,以达到最高的并行度。实验结果表明,并行优化算法加速比最大为15.11,最小为8.20;相比原算法,并行优化算法的还原点云相对误差控制在原误差的0.4%以内,保证了算法的精度。该研究对线云隐私攻击算法以及其他密度估计问题、不同场景下的线云隐私保护算法等有重要意义和参考价值。 展开更多

关键词 线云隐私安全 异构计算 并行化处理 隐私攻击算法 加速比

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基于区块链与模糊聚类算法的区域大数据分析技术研究

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作者 何颖 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期52-56,共5页

金融数据具备非线性、高维度的特点,同时对安全性有较高的要求。文中结合区块链技术和模糊聚类算法,提出一种面向区域互联网金融的异常数据分析模型,该模型由异常数据分析算法和隐私保护算法组成。异常数据分析算法针对模糊均值聚类算... 金融数据具备非线性、高维度的特点,同时对安全性有较高的要求。文中结合区块链技术和模糊聚类算法,提出一种面向区域互联网金融的异常数据分析模型,该模型由异常数据分析算法和隐私保护算法组成。异常数据分析算法针对模糊均值聚类算法处理高维非线性数据能力弱的缺点,使用深度信念网络进行改进,进而提升模型的数据处理能力。隐私保护使用差分隐私保护算法,在不利用背景知识的前提下完成数据的保护,同时保证了数据的可用性。在实验测试中,将所提模糊聚类算法与常用的主流K-Means算法、DPC算法进行了对比,结果表明:所提算法的性能在所有对比算法中最优;与此同时,加入隐私保护算法后对聚类结果的影响保持在0.021以内,充分证明了该算法性能的优越性。 展开更多

关键词 模糊聚类算法 区块链技术 异常数据识别 深度信念网络 差分隐私保护算法 区域数据分析

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隐私保护数据挖掘算法综述 被引量：16

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作者 陈晓明 李军怀 +2 位作者 彭军 刘海玲 张璟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第6期183-186,199,共5页

如何保护私有信息或敏感知识在挖掘过程中不被泄露,同时能得到较为准确的挖掘结果,目前已经成为数据挖掘研究中的一个很有意义的研究课题。本文通过对当前隐私保护数据挖掘中具有代表性的算法按照数据分布对其中的数据更改方法、数据挖... 如何保护私有信息或敏感知识在挖掘过程中不被泄露,同时能得到较为准确的挖掘结果,目前已经成为数据挖掘研究中的一个很有意义的研究课题。本文通过对当前隐私保护数据挖掘中具有代表性的算法按照数据分布对其中的数据更改方法、数据挖掘算法、数据或规则隐藏等进行了详细阐述,并对各自的优缺点进行了分析和比较,总结出了各种算法的特性。此外,通过对比提出了隐私保护数据挖掘算法的评价标准,即保密性、规则效能、算法复杂性、扩展性,以便在今后的研究中提出新的有效算法。 展开更多

关键词 数据挖掘 隐私保护算法 数据分布

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基于本地化差分隐私的政务数据共享隐私保护算法研究 被引量：14

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作者 郝玉蓉 朴春慧 +1 位作者 颜嘉麒 蒋学红 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2021年第2期169-175,137,共8页

[目的/意义]为了合理化决策,通常一个政府部门会根据业务需求向其他部门共享某类数据,为本部门管理或服务决策提供辅助参考依据。数据共享在其中至关重要,但若在没有适当预防措施的情况下就共享政务数据,将容易造成隐私信息的泄露。[方... [目的/意义]为了合理化决策,通常一个政府部门会根据业务需求向其他部门共享某类数据,为本部门管理或服务决策提供辅助参考依据。数据共享在其中至关重要,但若在没有适当预防措施的情况下就共享政务数据,将容易造成隐私信息的泄露。[方法/过程]针对政府部门间共享统计数据的场景,提出一种基于本地化差分隐私的政务数据共享方法。该方法在算法Generalized randomized response(GRR)的基础上引入数据分箱思想,通过等宽分箱将数据记录分入更小的数据域范围内,以克服当前隐私保护算法在数据域较大且数据量较少时统计误差大的问题。[结果/结论]将所提算法与GRR算法在仿真数据集和真实数据集上均进行了对比分析,实验结果表明该算法可有效降低统计误差,并能在不同分布和数据域大小下保持其效用性。 展开更多

关键词 政府数据共享 本地化差分隐私 数据分箱 隐私保护算法

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基于差分隐私的K-means算法优化研究综述 被引量：11

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作者 孔钰婷 谭富祥 +3 位作者 赵鑫 张正航 白璐 钱育蓉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第2期162-173,共12页

差分隐私K-means算法(Differential Privacy K-means Algorithm,DP K-means)作为一种基于差分隐私技术的隐私保护数据挖掘(Privacy Preserving Data Mining,PPDM)模型,因简单高效且可保障数据的隐私而备受研究者的关注。文中首先阐述了... 差分隐私K-means算法(Differential Privacy K-means Algorithm,DP K-means)作为一种基于差分隐私技术的隐私保护数据挖掘(Privacy Preserving Data Mining,PPDM)模型,因简单高效且可保障数据的隐私而备受研究者的关注。文中首先阐述了差分隐私K-means算法的原理、隐私攻击模型,以分析算法的不足。然后从数据预处理、隐私预算分配、聚簇划分等3个角度讨论分析DP K-means算法改进研究的优缺点,并对研究中的相关数据集和通用评价指标进行了总结。最后指出DP K-means算法改进研究中亟待解决的挑战性问题,并展望了DP K-means算法的未来发展趋势。 展开更多

关键词 差分隐私K-means算法 差分隐私 隐私保护 隐私保护数据挖掘

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算法伦理研究:视角、框架和原则 被引量：18

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作者 陈昌凤 吕宇翔 《内蒙古社会科学》 CSSCI 北大核心 2022年第3期163-170,共8页

智能算法正在重新界定我们的生活理念,改变我们的决策方式。从作为工具到作为规则、作为权力,算法的内涵越来越丰富,也带来了算法伦理观的差异。对算法伦理的哲学思考正在超越心身二元论、事实和价值分离的二元对立论。算法伦理的核心... 智能算法正在重新界定我们的生活理念,改变我们的决策方式。从作为工具到作为规则、作为权力,算法的内涵越来越丰富,也带来了算法伦理观的差异。对算法伦理的哲学思考正在超越心身二元论、事实和价值分离的二元对立论。算法伦理的核心原则是算法人文主义,重视人的独特性、坚持以人为本,尊重丰富且复杂的人和人性,在算法应用中坚持和倡导社会的公平正义原则。 展开更多

关键词 人工智能 算法伦理 算法隐私 算法公平 透明性

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5G环境下移动用户位置隐私保护方法研究 被引量：8

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作者 姜海洋 曾剑秋 +1 位作者 韩可 刘鋆 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期84-92,共9页

为解决5G环境下高频次位置服务(location based service,LBS)带来的位置隐私暴露问题,分析了5G环境下移动用户位置隐私泄露风险,梳理了已有隐私保护技术,并对3类常见方法进行分析对比,针对5G环境下位置隐私保护面临的新挑战,提出了一种... 为解决5G环境下高频次位置服务(location based service,LBS)带来的位置隐私暴露问题,分析了5G环境下移动用户位置隐私泄露风险,梳理了已有隐私保护技术,并对3类常见方法进行分析对比,针对5G环境下位置隐私保护面临的新挑战,提出了一种适合5G环境的隐私保护方法,即融合定位隐私保护方法.该方法通过降维初步处理、融合隐私算法及传输加密方法,在不提升复杂度的情况下,处理了从定位维度选择、定位中间过程乃至传输全链路的风险.仿真分析结果表明,该方法能在混合场景下实现高效的隐私保护,适用于5G超密集高频次位置服务. 展开更多

关键词 5G环境 位置隐私保护 隐私保护算法

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基于联盟链的电子健康记录隐私保护和共享 被引量：9

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作者 巫光福 余攀 +1 位作者 陈颖 李江华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第1期33-38,共6页

医院正在逐渐采用电子健康记录(EHR)的方式去记录患者的医疗信息。然而,医疗数据的隐私性和EHR标准的差异化阻碍了医疗数据在病人和医院之间的共享。因此,针对隐私信息泄露和难于共享的问题,提出了一个基于联盟链的隐私保护数据共享模... 医院正在逐渐采用电子健康记录(EHR)的方式去记录患者的医疗信息。然而,医疗数据的隐私性和EHR标准的差异化阻碍了医疗数据在病人和医院之间的共享。因此,针对隐私信息泄露和难于共享的问题,提出了一个基于联盟链的隐私保护数据共享模型。此外,基于匿名算法提出了(p,α,k)匿名隐私算法,能够解决EHR隐私信息泄露的问题。通过理论分析和实验证明,提出的基于联盟链和(p,α,k)隐私匿名算法模型能够在保护数据隐私的前提下,实现病人和医院之间的数据安全共享。对比前人的模型,该模型具有所需节点少、减少主链压力、容错性强和病人对EHR完全控制等优势。 展开更多

关键词 电子健康记录 隐私保护 共享 (p α k)隐私匿名算法 联盟链

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基于Skyline计算的社交网络关系数据隐私保护 被引量：7

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作者 张书旋 康海燕 闫涵 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期1394-1399,共6页

随着社交软件的流行,越来越多的人加入社交网络产生了大量有价值的信息,其中也包含了许多敏感隐私信息。不同的用户有不同的隐私需求,因此需要不同级别的隐私保护。社交网络中用户隐私泄露等级受社交网络图结构和用户自身威胁等级等诸... 随着社交软件的流行,越来越多的人加入社交网络产生了大量有价值的信息,其中也包含了许多敏感隐私信息。不同的用户有不同的隐私需求,因此需要不同级别的隐私保护。社交网络中用户隐私泄露等级受社交网络图结构和用户自身威胁等级等诸多因素的影响。针对社交网络数据的个性化隐私保护问题及用户隐私泄露等级评价问题,提出基于Skyline计算的个性化差分隐私保护策略(PDPS)用以发布社交网络关系数据。首先构建用户的属性向量;接着采用基于Skyline计算的方法评定用户的隐私泄露等级,并根据该等级对用户数据集进行分割;然后应用采样机制来实现个性化差分隐私,并对整合后的数据添加噪声;最后对处理后数据进行安全性和实用性的分析并发布数据。在真实数据集上与传统的个性化差分隐私方法(PDP)对比,验证了PDPS算法的隐私保护质量和数据的可用性都优于PDP算法。 展开更多

关键词 社交网络 隐私保护 SKYLINE计算 个性化差分隐私 基于Skyline计算的个性化差分隐私保护算法

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基于属性分割的差分隐私高维数据发布方法

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作者 张衡 胡婉如 《现代电子技术》 2025年第18期114-118,共5页

针对高维数据发布过程中数据可用性下降的问题,提出一种差分隐私高维数据发布方法。该方法以属性分割技术为基础,以差分隐私(DP)算法为理论指导,基于属性敏感度对高维数据集进行划分,利用信息熵和最大信息系数识别属性的敏感性和属性间... 针对高维数据发布过程中数据可用性下降的问题,提出一种差分隐私高维数据发布方法。该方法以属性分割技术为基础,以差分隐私(DP)算法为理论指导,基于属性敏感度对高维数据集进行划分,利用信息熵和最大信息系数识别属性的敏感性和属性间的依赖关系;再根据数据集的敏感程度,将其分为敏感、一般敏感、低敏感数据集三种类型。创建差分隐私的贝叶斯网络,基于属性簇的隐私预算生成加噪条件发布,完成高维数据在差分隐私机制下的安全共享。实验结果显示,所提方法不仅有效控制了隐私泄露风险,还能够较好地保持数据的可用性。 展开更多

关键词 属性分割 差分隐私算法 高维数据 数据发布 贝叶斯网络 隐私预算 敏感度

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