目前大部分隐私保护关系型数据发布算法均未能有效兼顾算法效率和发布数据的可用性.从空间多维划分的角度研究关系型数据发布中的隐私保护问题，发现前期研究提出的基于子空间划分的隐私保护最优k-匿名动态规划算法（k-ASPDP）可适用于多种隐私保护机制，进而设计出一种基于多维划分的隐私保护关系型数据发布动态规划算法框架Bottom-Up MG，并针对动态规划算法k-ASPDP空间复杂度较大的不足，提出一个空间可扩展性强的混合k-匿名化算法k-ASPDP+.实验分别对以l-多样性为隐私保护机制的Bottom-Up M
2022-02-04 08:03:34
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km-匿名可以抵制长度为m的背景知识攻击,然而现有的匿名化算法在泛化处理时,优先选择支持度最小的位置点进行处理,未考虑泛化造成的变形度。随着m值的增大,轨迹变形度会变大。针对该问题,提出2种匿名化算法:最小变形度贪心算法和基于先验原则的最小变形度贪心算法,2种算法优先选择变形度最小的位置点进行泛化,使得泛化所造成的变形度更小,并给出匿名轨迹可用性度量方法,对数据可用性和算法效率进行分析。实验结果表明,与现有的匿名化算法相比,2种算法均可生成可用性更高的匿名轨迹。
2022-02-04 07:22:50
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随着大数据共享时代的到来，数据隐私保护问题也随之突显。自 2006 年提出以来，差分隐私技术在支持隐私保护的数据挖掘与数据发布方面得到了广泛研究。近年来，Google、Apple 等公司陆续将差分隐私技术应用于最新产品中，差分隐私技术再次成为学术界和产业界的焦点。首先，对传统集中式模型下的差分隐私技术进行综述，介绍了面向数据挖掘与数据发布的差分隐私技术。然后，着重对最新的基于本地差分隐私模型下的数据收集与数据分析进行阐述，涉及众包模型下的随机响应、BloomFilter、统计推断等技术。最后，对差分隐私技术面临的主要问题和解决方案进行总结。
2022-01-21 15:33:22
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云平台存储和处理大规模社交网络数据的日益普及，如果我们不注意使用云平台的方法，隐私泄露将成为一个严重的问题。 本文提出了一种分布式k自同构算法和一种分布式子图匹配方法，该分布式k自同构算法可以通过添加噪声边缘来确保k自同构和分布式，从而有效地保护云平台中社交网络的隐私。子图匹配方法可以快速获得临时子图匹配结果。 将临时结果加入后，我们可以根据客户端中k自同构图和k自同构函数的对称性，通过对临时结果进行恢复和过滤来获得正确的结果。 我们还提出了一种改进的方法，该方法利用增量思想来解决动态子图匹配的问题。 实验表明，上述方法对于处理大规模社交网络图问题是有效的，并且可以有效解决子图匹配的隐私泄露问题。
2022-01-10 23:14:54
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这款软件支持保护照片、视频、文件、笔记等
做种类型的文件内容
而且软件自带多重保护系统
不容易让人发现
使用体验感非常不错
第一次使用软件
需要先设置一个密码和密保系统
才能顺利进入软件
进入软件之后点击底部+
就可以上传自己想要保护的隐私文件了
可以是图片、视频
也可以是文件夹或者是笔记
上传到该软件内部的图片/视频
软件会自动删除原文件
想要恢复的话
直接选中文件选择”解锁“
文件就会自动保存到原来的路径下了
这款软件除了保护文件比较方便之外
它自带的多重保护功能也非常不错
支持翻转锁定、摇晃锁定、抓拍入侵者等
最厉害的应该是”伪装应用+假保险库“了
它可以直接伪装成计时器、日历等系统应用
看起来没有任何可疑基本上不会泄露
假保险库是指你可以设置一个假密码
上传一些”诱饵“
即使实在迫不得已的情况下
也可以用假的内容掩盖过去真是太厉害了
2021-12-31 21:00:50
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空间K-匿名技术主要用于隐私保护,防止个人信息泄露。目前的主要方法都基于用户-匿名器-基于位置的服务(location based services,LBS)模型。提出了一种基于位置敏感哈希分割的空间K-匿名共匿算法。这种算法在保距性和共匿性方面都可以满足要求,而且算法具有适度的计算复杂度。最后,针对有效性(最小化匿名空间区域)和效率(构建代价)做了实验,证明所提出的算法具有良好的性能。
2021-12-28 08:50:09
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基于生成对抗网络和差分隐私提出一种文本序列数据集脱敏模型，即差分隐私文本序列生成网络（DP-SeqGAN）。DP-SeqGAN通过生成对抗网络自动提取数据集的重要特征并生成与原数据分布接近的新数据集，基于差分隐私对模型做随机加扰以提高生成数据集的隐私性，并进一步降低鉴别器过拟合。DP-SeqGAN 具有直观通用性，无须对具体数据集设计针对性脱敏规则和对模型做适应性调整。实验表明，数据集经DP-SeqGAN脱敏后其隐私性和可用性明显提升，成员推断攻击成功率明显降低。
2021-12-20 12:45:21
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