数据隐私安全

轨迹数据隐私保护的关键技术研究综述

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。

算法与数据结构 14 2024-07-13

Hadoop 安全与隐私保护

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。

Hadoop 14 2024-05-01

基于极大关联属性集分解的高维数据隐私保护方法

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。

数据挖掘 8 2024-10-26

数据隐私与数据效用的平衡关于k-匿名性的权衡说明

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。

统计分析 17 2024-07-17

CSA大数据安全和隐私手册优化方案

随着大数据通过流媒体云技术的扩展，传统的基于防火墙和半隔离网络的安全机制对于处理大规模动态数据已显不足。举例来说，异常检测分析产生的异常值过多。同时，如何改造现有的云基础设施也尚不明确。流数据需要能够实现超快响应的安全和隐私解决方案。详尽列举了大数据服务提供商应遵循的增强基础设施的最佳实践，涵盖了大数据安全和隐私面临的十大挑战及相应的一百个最佳实践。

算法与数据结构 14 2024-08-28

大数据安全与隐私保护的技术挑战与解决方案

当前，大数据已成为学术界和产业界的研究热点，深刻影响着人们的生活方式、工作习惯和思维方式。然而，随着大数据的广泛收集、存储和使用，其面临的安全风险日益突出。大数据带来的隐私泄露问题严重困扰着用户，而虚假数据可能导致大数据分析结果的误导和无效性。分析了实现大数据安全与隐私保护的关键技术挑战，并总结了相关技术的最新进展。研究指出，尽管大数据引入了安全挑战，但同时也为解决信息安全问题提供了新的可能性，为信息安全领域的发展带来了重要机遇。

算法与数据结构 11 2024-08-22

隐私保护数据挖掘前沿研究

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。

数据挖掘 13 2024-05-13

商务数据分析中的隐私风险

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。

Hadoop 15 2024-07-21

序列模式挖掘隐私保护研究

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。

数据挖掘 24 2024-04-30

信息时代数据挖掘与隐私保护

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。

数据挖掘 11 2024-07-13