成果信息
本項(xiàng)目所應(yīng)用的隱私保護(hù)方法已經(jīng)完全成熟，在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上有較好的應(yīng)用,，主要包括面向敏感性攻擊的多敏感屬性數(shù)據(jù)逆聚類隱私保護(hù)方法,、基于敏感等級(jí)劃分的相近性匿名方法,、面向聚類分析的鄰域拓?fù)鋭蒽財(cái)?shù)據(jù)擾動(dòng)方法,、基于圖劃分的個(gè)性化軌跡隱私保護(hù)方法、基于聚類相關(guān)性約束的多樣性匿名方法等,，這些方法完全可以應(yīng)用在主動(dòng)監(jiān)測數(shù)據(jù)隱私的日常數(shù)據(jù)監(jiān)測與管理中,。項(xiàng)目的技術(shù)主要包括以下四點(diǎn)：（1）數(shù)據(jù)防火墻在數(shù)據(jù)緩沖池內(nèi)，整個(gè)平臺(tái)容易維護(hù),，不增加額外成本,，具有更高可用性；（2）平臺(tái)具有主動(dòng)監(jiān)聽,、評(píng)估與管理功能,，對動(dòng)態(tài)增量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測與分析、自動(dòng)評(píng)估并按隱私級(jí)別進(jìn)行匿名處理,、對隱私泄露級(jí)別高的事務(wù)自動(dòng)報(bào)警,，使得數(shù)據(jù)池內(nèi)的增量數(shù)據(jù)很好融合，達(dá)到預(yù)發(fā)布的要求,；（3）平臺(tái)支持按不同數(shù)據(jù)類型和隱私保護(hù)級(jí)別進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)布,，主要支持軌跡數(shù)據(jù),、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和關(guān)系數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)處理，并在發(fā)布前探測網(wǎng)絡(luò)已發(fā)布數(shù)據(jù)作為先驗(yàn)知識(shí)背景下隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測,，為行業(yè)數(shù)據(jù)安全開放提供保障,；（4）基于查詢和數(shù)據(jù)挖掘的隱私保護(hù)模塊，對整個(gè)緩沖池內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,，針對數(shù)據(jù)查詢,、軌跡查詢和不同的數(shù)據(jù)挖掘方法評(píng)估數(shù)據(jù)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)，以保證測試的完備性,，可從不同的角度降低隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn),。)
背景介紹
基于主動(dòng)監(jiān)測的數(shù)據(jù)隱私防火墻是引入數(shù)據(jù)緩沖池、差分隱私,、主動(dòng)監(jiān)測,、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、數(shù)據(jù)融合,、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù),，實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)收集,、日常監(jiān)測與管理,、發(fā)布預(yù)處理、基于查詢和數(shù)據(jù)挖掘風(fēng)險(xiǎn)分析,，從而保證領(lǐng)域數(shù)據(jù)向社會(huì)開放過程中隱私安全,。)
應(yīng)用前景
數(shù)據(jù)隱私防火墻產(chǎn)品可應(yīng)用于信用、交通,、醫(yī)療,、衛(wèi)生、就業(yè),、社保,、地理、文化,、教育,、科技、資源,、農(nóng)業(yè),、環(huán)境、安監(jiān),、金融,、質(zhì)量、統(tǒng)計(jì),、氣象,、海洋,、企業(yè)登記監(jiān)管等領(lǐng)域，保護(hù)數(shù)據(jù)安全,，降低隱私泄露風(fēng)險(xiǎn),，具有廣闊的應(yīng)用前景。)
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