[發明專利]多模態隱私保護方法

有效

• 申請號: 202011098222.3
• 申請日: 2020-10-14
• 公開（公告）號: CN112231750B
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發明（設計）人: 段玉聰;雷羽瀟
• 申請（專利權）人: 海南大學
• 主分類號: G06F21/62
• 分類號: G06F21/62;G06F16/36;G06Q40/00;G06Q50/00
• 代理公司: 海南漢普知識產權代理有限公司 46003
• 代理人: 麥海玲

本發明提供一種多模態隱私保護方法，包括：S1、基于用戶在網絡產生的行為數據提取隱私資源，根據隱私資源構建對應用戶的DIKW圖譜；S2、監測是否產生關于隱私資源流通的決策，并在產生決策時獲取參與者信息，所述參與者包括生成器、通信器和獲取者；S3、基于DIKW圖譜分析參與者在隱私資源流通過程中的權限，根據分析結果判斷關于隱私資源流通的決策的合法性。本發明基于多模態和跨模態內容的本質計算實現了對用戶隱私資源的有效保護，同時基于DIKW圖譜技術實現了對存儲、傳輸、計算以及隱私數據保護的集成處理效率的優化。

技術領域

本發明涉及數據管理技術領域，尤其涉及一種多模態隱私保護方法。

背景技術

通常人工智能系統所作出的自動化決策更加快速和便利，但當自動化決策涉及到人時，可能會導致偏見、歧視和侵犯隱私。如今，越來越多的用戶選擇在網絡如虛擬社區中分享生活，或者與對數據、信息、知識和其他形式的內容感興趣的人交流。因此，用戶瀏覽和用戶自己在虛擬社區上發布的用戶生成內容(UGC)留下的如瀏覽歷史，購買歷史和交互歷史等虛擬痕跡(T_virtual)也包括在隱私類別中。虛擬痕跡可以反映用戶自身的性格和行為，UGC則可以反映不受外界影響的用戶隱私資源。據對世界上訪問次數最多的10個在線社交網站(online social network，OSN)中個人在線社交網絡隱私狀況的研究表明，許多用戶忽視了OSN的隱私風險，傳統的隱私保護方法對個人隱私的保護效果有限，由于隱私保護技術的發展滯后于隱私獲取技術的發展，虛擬社區和用戶都有必要加強他們的隱私保護意識，并需要通過更好的手段來保護隱私。

發明內容

本發明的目的在于提供一種多模態隱私保護方法，以克服或至少部分解決現有技術所存在的上述問題。

一種多模態隱私保護方法，包括以下步驟：

S1、基于用戶在網絡產生的行為數據提取隱私資源，根據隱私資源構建對應用戶的DIKW圖譜；

S2、監測是否產生關于隱私資源流通的決策，并在產生決策時獲取參與者信息，所述參與者包括生成器、通信器和獲取者；

S3、基于DIKW圖譜分析參與者在隱私資源流通過程中的權限，根據分析結果判斷關于隱私資源流通的決策的合法性。

進一步的，所述隱私資源流通包括隱私資源感知、存儲、轉移、處理4個階段。

進一步的，所述步驟S1具體包括：

S11、根據用戶在網絡中產生的虛擬痕跡和發布的UGC內容提取隱私資源P_DIK；

S12、對P_DIK關鍵元素的語義形式化，根據P_DIK自身屬性的差異，將P_DIK劃分為D_DIK、I_DIK、K_DIK3種類型構建DIKW圖譜，其中D_DIK描述用戶所發布UGC內容的屬性，I_DIK描述用戶與實體、實體與實體間的關系，K_DIK由D_DIK和I_DIK推導獲得，進一步描述同類型實體間的關系。

進一步的，在所述步驟S12前還包括：

S111、基于用戶對隱私資源的保留程度提取P_DIK；

S112、通過轉換模塊將P_DIK轉換為P_DIK^new；

S113、加載P_DIK到最終目標存儲介質，以構建DIKW圖譜。

進一步的，所述步驟S111具體包括：