数据隐私

随着轨迹数据应用的增多，保护其隐私变得尤为重要。综述了轨迹数据隐私保护的关键技术，涵盖了基于位置服务网络环境下的隐私保护和基于轨迹数据发布的隐私保护方法。在时空层面，这些技术在数据隐私、位置隐私和轨迹隐私的处理上提供了有效的解决方案。

在高维数据匿名发布中，传统的抽象化技术易造成信息缺损，导致发布数据在实际应用中的价值下降。而分解技术虽然确保了数据真实性，却因视图划分破坏了属性间的内在关联，进一步限制了数据的可用性。针对这一问题，该文提出了基于极大关联属性集的分解法（MAAD）。MAAD借助频繁模式挖掘技术，寻找具有强关联性的属性组，以此指导多视图分解的生成。通过优先考虑属性间的关联性，MAAD生成的多视图在隐私保护与数据挖掘性能之间实现了平衡。

研究人员经常利用多个数据集进行可信的计量经济学和统计分析。为确保数据链接的可靠性，他们通常依赖于唯一标识符。然而，这种联系可能会泄露个人的敏感信息，因此数据管理者可能会删除私人数据集中的某些个人信息以保护隐私。数据管理员保留的信息仍然允许研究人员链接数据集，尽管可能会出现一些错误。k-匿名性是一个解决隐私与数据链接之间平衡的概念框架，在实践中有着广泛的应用。从研究人员和数据管理者的角度探讨了数据组合和估计任务，强调了k-匿名性对数据管理和研究的重要性及其影响。

随着移动互联网、物联网等技术的蓬勃发展，个人隐私数据面临着前所未有的侵犯风险。隐私保护数据挖掘成为数据挖掘领域的热点，研究者们针对移动端、分布式系统、高维数据和时空数据等场景下隐私保护问题，提出了多种方法和算法，取得了丰硕的成果。

Hadoop 安全机制保障了大数据平台数据隐私与安全，有效防御外部攻击和内部威胁。

商务数据分析中存在的隐私问题是一个关键议题。随着大数据技术的发展，个人信息的保护面临着日益严峻的挑战。

针对序列模式挖掘中的隐私保护问题，研究人员提出了名为CLDSA（当前最少序列删除算法）的创新算法。 该算法通过对候选序列进行加权，并在删除过程中动态更新权重，以贪心算法获得局部最优解，从而最大限度地减少对原始数据库的修改。 实验结果验证了CLDSA算法在隐藏敏感序列方面优于现有方法，实现了更有效的隐私保护。

本章介绍了本书的内容和各章节的概述。首先，指出了数据挖掘和分析在信息社会中的必要性及其潜在影响。特别是在处理数据挖掘算法中如何整合法律和道德规范以防止歧视方面，提出了技术和非技术解决方案。本章最后概述了本书的结构，包括数据挖掘和分析的应用机会、潜在的歧视和隐私问题、法律、规范和市场应用中的实际解决方案。

“大数据”正在改变着我们的世界。政府和企业通过整合海量数据集，并利用统计分析和数据挖掘技术，从中提取出隐藏的信息和令人意想不到的关联。大数据带来了巨大的经济和社会效益，但同时也引发了严重的隐私问题。 欧盟数据保护指令所体现的公平信息惯例（FIP）面临着大数据带来的挑战。欧盟委员会提出的新法规试图改革和取代现有的指令，但我认为该法规过于依赖信誉欠佳的明智选择模型，无法充分应对即将到来的大数据浪潮。 我认为，当大数据浪潮来临时，知情选择和数据最小化的核心隐私原则将不堪重负。仅仅依靠改革努力是不够的，我们需要采取适当的对策，将法律改革与鼓励以消费者授权为前提并得到个人数据生态系统支持的新商业模式相结

认为，当前的公开辩论将安全和隐私视为对立的二元对手，实际上在零和博弈中进行相互交易。一方面，这种观点基于对技术普遍的误解和理解不足；另一方面，则源于虚构的保密神话。此外，仅仅依赖法律来禁止或限制特定技术的政治策略是次要的，并且往往是无效的。主张，通过采用对价值敏感的技术开发策略和政策实施的结合，才能更好地保护公民的自由权利。重要的是，在技术设计和开发过程中考虑到隐私问题，可以内置一些技术功能，以确保现有法律控制机制和相关程序有效保护公民自由。还探讨了身份识别、数据聚合和数据分析（包括数据挖掘）以及数据共享、匹配和分析技术中的安全和隐私问题，并提出了一些基于数据匿名化和身份信息的分离策略。