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中国科学院声学研究所专利：一种目标语音的隐私保护方法及其系统
西安邮电大学通信与信息工程学院2018年陕西省省级人才工程——5G移动通信系统中的安全及隐私保护关键技术研究及应用项目
西安邮电大学通信与信息工程学院 2018年 陕西省 省级人才工程 5G 移动通信系统 安全 隐私 项目
2018/10/12
西安邮电大学通信与信息工程学院2018年陕西省省级人才工程——5G移动通信系统中的安全及隐私保护关键技术研究及应用项目。
西安邮电大学通信与信息工程学院2018年国家自然科学基金——面向5G应用的车联网安全与隐私保护关键技术研究项目
西安邮电大学通信与信息工程学院 2018年 国家自然科学基金 5G应用 车联网 安全 隐私 保护 项目
2018/10/11
西安邮电大学通信与信息工程学院2018年国家自然科学基金——面向5G应用的车联网安全与隐私保护关键技术研究项目。
移动用户在享受基于位置的服务（LBS）的同时受到位置隐私泄露的威胁，因而提供有效的位置隐私保护策略至关重要。传统的位置隐私保护方法主要采用空间匿名的方式，若攻击者获得了更多与匿名空间相关的背景知识，尤其是与位置相关的语义信息，就会严重降低匿名效果。为了防止由位置语义分析造成的敏感位置信息泄露，并根据移动用户活动范围大多限定为道路网络的特点，提出一种基于位置语义的路网位置隐私保护方法，充分考虑了用户...
基于匿名化技术的理论基础，采用DBSCAN聚类算法对数据记录进行聚类，实现将个体记录匿名化隐藏于一组记录中。为提高隐私保护程度，对匿名化划分的数据添加拉普拉斯噪声，扰动个体数据真实值，以实现差分隐私保护模型的要求。通过聚类，分化查询函数敏感性，提高数据可用性。对算法隐私性进行证明，并实验说明发布数据的可用性。
针对无线传感网中现有信源匿名协议大都存在无法同时兼顾源位置匿名性、延迟和生存周期的问题，对数据混淆、虚假信息注入等方法在隐私性、网络性能等方面进行了分析，在此基础上首次提出了基于匿名量化动态混淆环的源位置隐私保护协议ADRing：以能量均衡消耗确保的动态混淆环以及相应基于区位象限的匿名度量化评估机制来高效地保护信源节点位置隐私。仿真实验结果表明，ADRing相比于现有协议能明显改善网络能耗和延迟均...
面向DaaS应用的数据集成隐私保护机制研究
云安全 数据即服务 隐私保护 匿名
2016/4/26
云计算的出现为多个数据拥有者进行数据集成发布及协同数据挖掘提供了更广阔的平台，在数据即服务模式（DaaS, data as a service）下，集成数据被部署在非完全可信的服务运营商平台上，数据隐私保护成为制约该模式应用和推广的挑战性问题。为防止数据集成时的隐私泄露，提出一种面向DaaS应用的两级隐私保护机制。该隐私保护机制独立于具体的应用，将数据属性切分到不同的数据分块中，并通过混淆数据确保...
针对传统隐私保护方法无法应对任意背景知识下恶意分析的问题，提出了分布式环境下满足差分隐私的k-means算法。该算法利用MapReduce计算框架，由主任务控制k-means迭代执行；指派Mapper分任务独立并行计算各数据片中每条记录与聚类中心的距离并标记其属于的聚类；指派Reducer分任务计算同一聚类中的记录数量num和属性向量之和sum，并利用Laplace机制产生的噪声扰动num和sum...
基于代理的移动互联网隐私保护机制
移动互联网 代理 网关 隐私
2015/9/25
提出一种基于代理的移动互联网隐私保护机制,该机制无需信任中心参与,为智能终端用户提供高效的隐私保护服务。首先,基于当前移动互联网服务固有的体系结构,利用代理的预处理优势,通过添加不同层次的代理网关,缓存相关服务信息,并对不同类型的信息采用不同的保护方法,实现具有针对性的隐私保护服务;在此基础上,以位置隐私为例,设计并实现一种基于背景信息的轻量级隐私保护方案;最终,通过理论分析与仿真实现,证明所提方...
移动互联网中的位置隐私保护研究
基于位置的服务 定位服务 移动互联网
2015/9/25
全面归纳了移动互联网中位置隐私保护的相关研究工作，总结了位置服务和定位服务中的威胁模型。然
后，详细介绍了现有基于位置服务的隐私保护技术，分析了其在抗隐私攻击和位置隐私适用性方面的优缺点，并
阐述了定位服务中位置隐私问题的本质、威胁和解决方法。最后指出了需要进一步研究的问题
基于差分隐私的权重社会网络隐私保护
差分隐私 查询模型 Laplace分布
2015/9/25
针对权重社会网络发布隐私保护中的弱保护问题，提出一种基于差分隐私模型的随机扰动方法可实现边
及边权重的强保护。设计了满足差分隐私的查询模型-WSQuery，WSQuery模型可捕获权重社会网络的结构，以
有序三元组序列作为查询结果集；依据WSQuery模型设计了满足差分隐私的算法-WSPA，WSPA算法将查询结
果集映射为一个实数向量，通过在向量中注入Laplace噪音实现隐私保护；针对WS...
针对传感器网络数据处理中的隐私保护需求，提出了新的分布式机制。构造了隐私向量，并设计了低能
耗的隐私向量生成方法及使用方法，从而可有效实现求和、求最值及压缩等各类处理中的数据隐私保护。提出了
种子分发算法，保证了隐私向量的安全动态生成。理论分析和仿真实验表明，与已有同类机制相比，新机制不仅
能更好地抵御节点俘获攻击，具有更高的隐私保护有效性，且更为能量有效。
随着物联网、移动互联网、云计算和大数据等技术的不断涌现及普及，信息生产呈现爆炸性的增长。信息使用者希望能够在海量的数据当中快速、准确的获得自己感兴趣的信息，过滤有害信息、同时能够保护自身的隐私；信息的所有者则希望能够并在授权用户范围内控制数据搜索、获取，能够采用有效的信息传播管控和访问控制机制，从而对自己拥有的数据具有保护并获取相应权益。这就对信息的感知、信息关联的发现、信息的存储和组织管理方式、...
面向频繁模式挖掘的差分隐私保护研究综述
差分隐私 隐私保护 频繁模式 数据挖掘
2014/12/1
频繁模式挖掘是数据挖掘的一个基本问题，其模式本身和相应计数都有可能泄露隐私信息。当前，差分隐私通过添加噪音使数据失真，有效实现了隐私保护的目的。首先介绍了差分隐私保护模型的理论基础；其次，详细综述了差分隐私下3种典型的频繁模式挖掘方法的最新研究进展，并进行对比性分析；最后对未来的研究方向进行了展望。