隐私

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。

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。

几何结构的信息保留，是GDP 方法最大的亮点。在做数据挖掘时，多模型其实都是靠这些多维结构来提效的，比如聚类、分类、回归这些任务。GDP 不是那种一味加噪音的扰动方法，而是更聪明地保留了重要结构，这点蛮值得一试。 GDP 方法的私密性也挺有意思。作者还搞了个多列隐私评估框架，可以评估在不同攻击手法下的防护效果。尤其适合那种数据外包到云端的应用场景，既保护了隐私，又不牺牲模型效果。 实验部分也挺给力。对比了随机投影等其他方法，GDP 的模型表现还挺稳，隐私也没掉链子。如果你经常搞隐私计算或者数据共享相关的项目，这篇文章的思路和方法可以参考参考，真不是纸上谈兵。 顺带说下，作者陈可可之前在数据扰动

频繁模式挖掘的隐私保护，老实说还挺让人头疼的。一方面你得保证数据挖得准，另一方面又不能让用户的隐私裸奔。差分隐私就挺有意思，它靠往数据里加点“噪声”，让你挖不出具体个人的信息，但整体模式又还能看出来。这篇综述对差分隐私下的几种频繁模式挖掘方法讲得蛮细，像基于直方图的、基于树结构的，还有基于压缩数据结构的。每种都举了例子，优缺点也得清楚，不会太枯燥，适合你了解当前都有哪些主流做法。对比部分也挺实用，比如哪种方法适合大数据场景、哪种适合模式量多的情况。读完之后心里会比较有谱，知道该选哪条路去试。文章还提了几个未来的方向，像是结合联邦学习、引入深度模型啥的，嗯...有点前沿但不虚浮，给人启发挺大的。

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。

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。

永远在线时代：隐私衡量与保护 数据挖掘在互联时代得到了极大的加强，从互联网到物联网 (IoT)，用户通过电视、智能手机、可穿戴设备和计算机化的个人助理等各种方式连接到互联网。许多设备以“永远在线”模式运行，不断接收和传输数据，物联网设备的增加使用可能导致社会进入“永远在线”时代，个人数据不断被收集。 当前的隐私监管方法本质上是部门性的，仅在特定背景下保护隐私，并且仅针对特定的行业或群体，因此个人隐私面临巨大风险。然而，严格的隐私监管可能会对数据效用产生负面影响，尤其是在技术发展和创新方面。 数据效用和隐私保护之间的权衡需要新的解决方案，而差异隐私方法可能会有很大帮助。该方法建议在被视为敏感的数

黑色简洁风格的标题挺吸睛的，间谍软件和数据挖掘这俩词直接把重点拎出来了。内容写得也比较扎实，讲了不少跟隐私保护有关的法律和技术问题，尤其是欧洲那边的情况，说实话，还挺有参考价值的。 嗯，WEKA 的那部分就挺适合前端搞数据可视化时了解下后端怎么搞数据的，毕竟数据源清洗好了，前端图表才更稳。文章里也顺手带了几个链接，像Cookie 法、隐私挖掘这些话题，读起来没那么学术，但内容还挺硬核。 如果你正好做前端项目时要涉及用户数据、隐私合规、甚至做点小的数据挖掘展示，那这篇文章还蛮值得看一下的。像是有些概念你看不懂，也别急，相关链接都可以顺着点下去补补课。 要注意的地方嘛，就是内容比较密集，适合你有空

隐私保护的数据挖掘工具里，GUPT算是比较实用的。GUPT 的特点就是差分隐私做得比较扎实，适合对隐私要求比较高的数据场景，像医疗、金融那类敏感数据就挺合适的。 GUPT 的调用方式也蛮灵活，不管你用的是哪种二进制程序，都可以通过GuptComputeProvider这个对象来调起，接口设计还不错，上手不算难。响应也快，效果也挺稳的。 你要是刚好在研究差分隐私或者搞数据挖掘，不妨看看下面这几个资源：差分隐私频繁模式挖掘综述、隐私保护数据挖掘前沿研究，都还挺有参考价值的。 哦对，平台本身是以 ZIP 打包的，里面有文档和样例，结构清晰，建议你直接解压到本地目录比如/tools/gupt下面，一步

差分隐私的数据代码资源还挺香的，尤其是你关注数据安全、要搞数据发布的时候，简直就是刚需。Google、Apple 早早就把差分隐私塞进了自家产品里，这玩意不是纸上谈兵。你要做数据挖掘，还得考虑用户隐私？那这份资源可以好好看下，涵盖了集中式模型到本地模型的技术路径，挺系统。里面提到了像随机响应、BloomFilter、还有统计推断这些，你平时做众包数据时肯定能用得上，概念不绕，代码思路也清晰。像MapReduce环境下的差分隐私 K-means 实现也有，做大数据的兄弟可以直接上。建议你优先看看那篇 MapReduce 环境下支持差分隐私的 k-means 聚类方法，不光有思路，代码实现也还不错