摘要：地理位置、社交网络等海量图数据应用广泛且包含大量隐私,通常需要安全的外包计算来提供多样化的查询服务。然而,如何设计正确性可验证的图数据外包计算协议仍是公开的难题。为此,提出了加密图数据上正确性可验证的精确最短路径外包计算方案。该方案利用加法同态加密构造密态图数据上的广度优先最短路径计算算法,支持加密图数据的精确最短距离查询外包计算;其次,基于双线性映射累加器构造最短路径外包计算结果的概率正确性验证机制。分析和证明表明,该方案能以概率可靠性实现正确性可验证的精确最短路径的外包计算,具备随机预言模型下的IND-CCA2安全。对比实验结果表明,所提方案相比其他相关方案在安全性、功能性方面有显著优势,性能上较已有可验证图数据外包计算方案在初始化及加密环节、查询环节、验证及解密环节的时间开销分别降低了0.15%~23.19%,12.91%~30.89%和1.13%~18.62%。

摘要：当前,基于中心化或本地差分隐私的图数据度分布直方图发布算法无法有效平衡发布数据的隐私保护程度及其可用性,且不能有效保护用户的身份隐私。针对该问题,在编码-混洗-分析框架下提出一种混洗差分隐私保护的度分布直方图发布算法。首先,设计混洗差分隐私图数据度分布直方图隐私保护框架,采取交互式用户分组、混洗器及方波本地加噪扰动机制降低编码器对分布式用户本地差分隐私加噪的噪声影响,并利用极大似然估计在分析器端对加噪后的度分布直方图进行数据矫正,从而提高数据效用;其次,提出具体的分布式用户分组、混洗差分隐私加噪和数据矫正算法,并证明其满足(ε,σ)-混洗差分隐私。实验和对比结果表明,所提算法能保护分布式用户隐私,在L_(1)距离、H距离和MSE多个指标度量下的数据效用比已有算法提升了26%以上,且具有较低的时间开销和稳定的数据效用表现,适用不同规模的图数据度分布直方图发布共享应用。

摘要：社交网络、通信网络、生物蛋白等海量图数据应用广泛且包含大量个人隐私和商业敏感信息,通常需要对图数据加密并通过云计算提供安全高效的外包查询服务。然而,设计加密图数据上的高效精确最短距离外包计算方案既要保证隐私数据的高安全性,又要提高加密查询等计算的效率,具有一定挑战性。提出一种基于二跳覆盖标记和加法同态的图数据精确最短距离查询外包计算方案。使用广度优先搜索修剪策略对二跳覆盖标记生成的原始标记集合进行预处理,减少预处理的标记数量并提高查询效率。基于加法同态加密和伪随机函数对标记集合进行加密处理并构造安全索引结构,保护图数据的节点和距离信息,实现加密图数据的精确最短距离查询。实验结果表明,该方案能正确进行加密图数据上精确最短距离的外包计算,在半诚实假设下满足随机预言模型下的IND-CPA安全和(L_(1),L_(2))安全,能有效保护图结构数据在外包计算中的隐私信息,在图数据加密和最短距离查询阶段相较现有同类方案分别降低了13.04%~24.24%和36.44%~46.13%的时间开销。

摘要：本文基于多维贫困理论,对贵州省D乡扶贫数据进行分析。通过多因子方法得到“家庭背景”“民族与自身发展”“地理环境”“健康与劳动力”等重要贫困维度,并基于k-medios聚类识别得到5个差异贫困群体。基于关联规则,得到不同扶贫手段在差异群体中的关系。结果表明,不同群体扶贫效果存在显著差异;各群体中,“家庭背景维度”“健康与劳动力维度”对扶贫效果影响最大;教育扶贫在“弱势”及“一般”状态贫困群体中未获得好的效果,但对少数民族群体效果显著。建议针对少数民族占优群体,推广“教育+产业”扶贫模式;采取预防干预,防止“良势”群体向“弱势”群体转化。