面向数据发布隐私保护的分级多样性匿名方法研究

With the rapid development of network and information technology, collection,publication and analysis for all kinds of data is becoming more and more convenient, but also this can bring the risk of privacy disclosure. Data anonymization is one of the primary techniques realizing privacy preservation in data publishing. Though the existing models for anonymity privacy preservation can protect the details of the more and more data, this still can't ensure enough privacy safety.With the emergence of new attacks, the models need be developed and innovated. The study is focused on multi-level diversity anonymity method for privacy preservation of data publishing. In view of different requirements of privacy preservation for different sensitive attribute value in practical application and the uneven distribution of the same level sensitive attribute in the equivalence class, the project tries to put forward a multi-level diversity anonymity model based on k-anonymity by information entropy of sensitive attributes filtration mechanism and replacement strategies for local recode. Anonymization publishing algorithms based on two-phase Clustering and greedy strategy will be designed to resist various background knowledge combination attack effectively.And privacy preservation degree and data usability models are build. They provides a feasible theoretical basis for the analysis and evaluation of privacy disclosure risk and information loss. This study can provide key technology for Big data processing applications and has wide application value.

随着网络与信息技术的飞速发展，使得各类数据的采集、发布和分析变得越来越方便快捷，同时也带了隐私泄露风险。在数据发布中，数据匿名是实现其隐私保护的关键核心技术。尽管目前匿名隐私保护模型能够保护越来越多的数据细节，但仍然不能确保获得足够的隐私安全保障。总会因新型攻击的出现，需要不断地完善与创新。本项目对面向数据发布隐私保护的分级多样性匿名方法进行深入的研究。针对在实际应用中不同敏感属性值的隐私保护需求差异与同一等价类中同级敏感属性分布不均衡，在k-匿名模型基础上，采用敏感属性信息熵过滤机制与局部重编码的置换策略，提出一种分级多样性匿名模型，利用二阶段聚类与贪心策略，设计相应的高效匿名发布算法，解决多种背景知识组合攻击。并构建隐私保护度与数据可用性的度量模型，可以为隐私泄露风险和信息损失分析与评估提供可行的理论基础。本项目研究能为大数据处理应用提供核心支撑技术，具有广泛的应用价值。

随着信息技术的高速发展，移动互联网、大数据、人工智能等技术的应用使得个人隐私数据的保护变成一个非常困难但又非常重要的事情。数据隐私保护关系我们每一个人，关系到商业应用及国防安全。针对现在存在的隐私泄露问题，我们展开了数据隐私保护的相关研究。从纯理论的匿名数据隐私保护到人工智能环境下的隐私保护，都进行了深入的研究。同时研究范围还进行了一定的扩展，包括数据安全，数据检索过滤等。经过4年持续的研究，我们在多个细分领域取得了一定的研究成果。在此期间原主持人也因积劳成疾不幸去世。这4年我们共发表中英文论文12篇（SCI，EI，中文核心），撰写中国发明专利9个。在隐私保护领域，我们研究的成果都申请了中国发明专利。这些研究成果推动了隐私保护技术发展，并为成果转化做好了准备，为构建国家专利墙起到了一定的作用。