[發明專利]動態數據隱私發布方法、系統、可讀介質及設備

在審

• 申請號: 202011523040.6
• 申請日: 2020-12-22
• 公開（公告）號: CN112527810A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 孔平;羅振磊;戚魯鳳;李忠誠;徐曉輝;劉士紅;張晨玥;柳明輝;吳江;王莉莉
• 申請（專利權）人: 山東魯能軟件技術有限公司
• 主分類號: G06F16/23
• 分類號: G06F16/23;G06F21/62;G06F16/182;G06F16/28
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張慶騫

本發明屬于數據隱私發布領域，提供了一種動態數據隱私發布方法、系統、可讀介質及設備。其中，動態數據隱私發布方法包括動態獲取待發布數據，并對數據進行聚類分組；求取各聚類結果內部的均值，采用Laplace機制對各聚類結果內部的均值添加噪聲，得到聚類數據集；其中，聚類數據集采用若干個數據表T表示；對聚類數據集中的敏感屬性進行處理及發布。

技術領域

本發明屬于數據隱私發布領域，尤其涉及一種動態數據隱私發布方法、系統、可讀介質及設備。

背景技術

本部分的陳述僅僅是提供了與本發明相關的背景技術信息，不必然構成在先技術。

目前各行各業都在做大數據分析和挖掘，比如位置信息、消費行為、網絡訪問行為和領導干部測評等。然而在享受大數據帶來的各種各樣有價值的信息和便利的同時，大數據在收集、存儲、發布和使用過程中也不可避免的面臨著一系列的安全問題，當前大數據安全和隱私保護方面受到嚴重的安全威脅，數據機密性，同時還需要對數據的安全進行量化度量；隱私保護對大數據時代的數據分享和利用起到了至關重要的作用，深度關聯所帶來隱私泄露問題。

而且現有的數據隱私發布軟件存在以下問題：1）基于匿名模型的隱私保護數據發布以刪除個體信息中的顯標識符（姓名、身份證號 或其他關鍵信息）為特點。然而，大部分k-anonymity 算法只起到了防止實體泄露問題， 仍然無法防止多敏感屬性的泄露。2）傳統以匿名模型為基礎的隱私保護方法通常需要做出特殊的攻擊假設和背景知識， 而且未能實現對數據隱私保護的強度進行量化評價，所以在實際應用中將具有較大的局限性。尤其是在海量數據的背景下，用戶的原始信息可能在經過數據挖掘分析和深度學習的某個過程中被非法者破壞、攻擊和篡改，用戶信息的隱私安全臨著嚴重的威脅。3）差分隱私數據發布方法的研究大多關注靜態數據集的發布問題。而且，靜態數據的差分隱私發布方法無法應用于動態數據的發布。若要展開對動態數據隱私發布的研究，必然需要先了解動態數據的動態性、多維性、持續到達和多種數據類型等特點。

為了解決上述問題，現有的數據隱私發布有基于拉普拉斯原理加入噪音干擾去處理數值敏感屬性，但只加入噪音不能解決數值敏感屬性之間鄰近違約危險的問題。

發明內容

為了解決上述背景技術中存在的至少一項技術問題，本發明提供一種動態數據隱私發布方法、系統、可讀介質及設備，其能夠提高動態發布數據的隱私性。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

本發明的第一個方面提供一種動態數據隱私發布方法。

一種動態數據隱私發布方法，包括：

動態獲取待發布數據，并對數據進行聚類分組；

求取各聚類結果內部的均值，采用Laplace機制對各聚類結果內部的均值添加噪聲，得到聚類數據集；其中，聚類數據集采用若干個數據表T表示；

對聚類數據集中的敏感屬性進行處理及發布，其過程為：

標記原始數據表格T（j+1）中多敏感屬性之間的關聯性；其中，j為大于或等于0的正整數；

通過 Bucket 算法對原始數據表格 T（j+1）進行處理，發布第一個的匿名表格T*(j+1)；

對原始數據表格 T（j+1）進行更新操作，發布獲得數據表格T*(j+2)；

比較 T*(j+1)和 T*(j+2)查找它們之間的推理通道，如果沒有推理通道，則直接發布T*(j+2)，有推理通道則不能發布 T*(j+2)，如果發布出去將泄漏個人的隱私。

本發明的第二個方面提供一種動態數據隱私發布系統。

一種動態數據隱私發布系統，包括：

聚類分組模塊，其用于動態獲取待發布數據，并對數據進行聚類分組；