摘要：当前通信网络敏感数据安全传输控制方法存在节点布设合理性不佳,传输控制效率较低,控制配准度较低等问题.为此,提出基于局部差分隐私的通信网络敏感数据安全传输控制方法.依据实际的传输控制需求,设定初始传输控制指标;采用多阶方式,提升整体的传输控制效率,利用局部差分隐私方法对多阶传输控制节点进行部署,并计算控制可信度,构建通信网络敏感数据传输控制模型,采用自适应通频对传输控制结果进行修正,实现传输控制处理.实验结果表明,设计方法的敏感数据传输控制配准度均可达70%,说明此种方法对数据传输质量较高,针对性更强,传输控制效果更佳,具有实际的应用价值.

摘要：电动汽车频繁接入充电桩充电而产生的位置数据对优化充电桩布置、指导电力调度具有重要意义。然而充电位置数据对于汽车用户来说属于隐私信息。为防止汽车用户的隐私泄露,亟需探索研究隐私汇聚充电位置数据的方法。采用局部差分隐私技术保护电动汽车充电位置数据,通过引入贝叶斯随机多伪隐私算法设计一种基于分区的隐私保护充电位置数据汇聚方法。该方法利用贝叶斯随机多伪隐私算法设计了一个用于本地化扰动充电位置数据的局部混淆算法,然后,结合随机多伪算法的重构算法设计了满足稀疏、样本量小等特点的充电位置数据的隐私汇聚方法。同时,在保证隐私保护水平的前提下,通过对位置域进行划分以缩小隐私位置域,进一步提高汇聚结果的可用性。对所设计方法的隐私性进行分析。最后,在正态分布、均匀分布、峰值分布和随机分布4种不同的合成数据集以及公开的Gowalla数据集上进行验证。实验结果表明:在相同隐私水平的条件下,所设计的方法在可用性方面优于基于随机映射矩阵的隐私汇聚方法。

摘要：为增强频繁序列的隐私保护力度,提高其挖掘效用和降低数据维度的影响,本文提出满足局部差分隐私的频繁序列挖掘模型,设计算法予以实现。该算法采用剪枝思想获取频繁序列,利用随机响应方法在局部敏感度基础上干扰数据集,并利用序列支持度和专有隐私预算提高其适用性,利用FP-Growth前缀与后缀原理,由2级与2级以上频繁序列挖掘3级与3级以上频繁序列;选取合理局部敏感度遍历干扰前后的数据集,以确定挖掘频繁序列的运行时间;根据差分隐私的组合性质,从理论角度证明算法满足局部差分隐私,并实验验证算法的有效性。实验结果表明该算法可以安全高效地实现频繁序列的局部差分隐私保护,保证频繁序列的准确性。

摘要：为了有效提高物联网数据安全性,提高敏感数据加密保护范围,提出基于局部差分隐私的物联网敏感数据泄露控制方法。对物联网数据链进行简化,估计数据链距离,设计基于链距离估计的物联网数据挖掘方法。将挖掘到的物联网数据转化为文档,对文档中数据分词部分进行处理,建立规范化的检索格式,构建敏感数据检索序列对数据库中的数据进行检索,得到物联网敏感数据集。以物联网敏感数据集为基础,通过数据初始化、基于局部差分隐私的数据扰动、明文加密、私钥生成、解密等多个步骤实现物联网隐私数据泄露控制。实验结果表明,研究方法的物联网敏感数据检索查全率与查准率较高,具有较高的数据加密覆盖度与风险访问事件定位精度。

摘要：传统的差分隐私保护可能面临由于第三方数据收集者而导致隐私泄漏的威胁.局部差分隐私作为新提出的隐私保护模型,考虑了来自不可信第三方的隐私攻击.本文用局部差分隐私的思想,在不变后随机响应基础上进行改进.首先,构造随机转化矩阵P,使其满足局部差分隐私与不变后随机响应的要求;其次,设计对敏感属性的隐私保护方法,并给出数据扰动的算法;最后,实验验证原始数与扰动数据的统计频率,kL-散度等.实验结果表明本文所用随机化可以带来较小的效用损失,简化对扰动数据的分析.