基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的背景知識(shí)攻擊及隱私保護(hù)研究.pdf

1、為了政務(wù)公開(kāi)、信息共享、科學(xué)研究等目的，政府部門(mén)、研究機(jī)構(gòu)等數(shù)據(jù)收集者將收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇性發(fā)布。由于發(fā)布的信息中可能涉及個(gè)體隱私，如患病情況、消費(fèi)記錄、社會(huì)關(guān)系等，需要在發(fā)布數(shù)據(jù)的同時(shí)進(jìn)行隱私保護(hù)，使攻擊者不能以高置信度推斷特定個(gè)體的敏感信息，以確保隱私信息安全，這就需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理，而數(shù)據(jù)發(fā)布的目的是為了使用和分析數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)一旦經(jīng)過(guò)了匿名化發(fā)布，可用性也隨之降低。因此，研究基于隱私保護(hù)和高數(shù)據(jù)可用性的數(shù)據(jù)發(fā)布技術(shù)具

2、有理論和現(xiàn)實(shí)意義。
　　 現(xiàn)有的針對(duì)發(fā)布數(shù)據(jù)中敏感信息的攻擊和隱私保護(hù)可以分為兩類(lèi)，一是直接根據(jù)發(fā)布的數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷，現(xiàn)在廣泛使用的K匿名，L多樣性等隱私規(guī)則解決此類(lèi)攻擊：另一種是借助攻擊者已經(jīng)掌握的背景知識(shí)來(lái)推測(cè)目標(biāo)個(gè)體的敏感信息，現(xiàn)有的方法是數(shù)據(jù)發(fā)布者假設(shè)攻擊者可能具備一些特定背景知識(shí)，在原有隱私模型的基礎(chǔ)上，加入約束，部分的解決了背景知識(shí)攻擊的問(wèn)題。但是在連續(xù)發(fā)布的數(shù)據(jù)中，攻擊者可能利用連續(xù)發(fā)布的大量數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則作為背景

3、知識(shí)對(duì)個(gè)人隱私進(jìn)行攻擊，造成隱私信息泄露，現(xiàn)有的方法則尚未有針對(duì)性討論。
　　 針對(duì)這一問(wèn)題，本文研究面向連續(xù)發(fā)布數(shù)據(jù)的背景知識(shí)攻擊。利用關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)連續(xù)發(fā)布的數(shù)據(jù)用準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符屬性和敏感屬性之間進(jìn)行關(guān)聯(lián)，形成正負(fù)關(guān)聯(lián)規(guī)則作為背景知識(shí)。用條件概率表示準(zhǔn)標(biāo)識(shí)屬性與敏感屬性之間的聯(lián)系，基于概率方法對(duì)背景知識(shí)建模，使得目標(biāo)個(gè)體與敏感屬性之間關(guān)聯(lián)的置信度發(fā)生改變從而造成了隱私泄露；使用熵模型度量攻擊者獲的背景知識(shí)帶來(lái)隱私泄露程度。
　　

4、 針對(duì)連續(xù)發(fā)布數(shù)據(jù)的背景知識(shí)攻擊問(wèn)題，本文提出一種新的隱私保護(hù)規(guī)則(ε，λ)-distinctness和隱私保護(hù)算法。(ε，λ)-distinctness規(guī)則用于防范攻擊者在具有背景知識(shí)后推測(cè)準(zhǔn)標(biāo)識(shí)屬性與敏感屬性的關(guān)聯(lián)關(guān)系，使得攻擊者根據(jù)背景知識(shí)準(zhǔn)確推測(cè)目標(biāo)個(gè)體的敏感屬性的概率不超過(guò)1/ε，而不具備背景知識(shí)的攻擊者推測(cè)目標(biāo)個(gè)體的敏感屬性的概率不超過(guò)1/（ε*λ）。提出(ε，λ)-distinctness規(guī)則算法，采用分組的算法，計(jì)算滿(mǎn)

5、足(ε，λ)-distinctness規(guī)則的匿名數(shù)據(jù)，并分析了(ε，λ)-distinctness隱私保護(hù)規(guī)則的安全性。
　　 本文選用國(guó)際上普遍采用Adult數(shù)據(jù)庫(kù)，從兩個(gè)方面實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了上述隱私保護(hù)方法。在抵御背景知識(shí)攻擊上，分析比較了(ε，λ)-distinctness規(guī)則與Anatomy規(guī)則的性能，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明(ε，λ)-distinctness規(guī)則比Anatomy規(guī)則相比更能抵御背景知識(shí)攻擊。在數(shù)據(jù)可用性和計(jì)算效率上，分