面向云存储基于属性的隐私保护算法

发布时间：2020-02-20 04:40

【摘要】：针对隐私保护在复杂社会场景下可能面临的问题,提出一种非加密的隐私保护算法.该算法将复杂社会场景抽象成多属性关联模型,通过关联属性分离的方式,将关联隐私的属性组合分离存储于不同的数据块中解决数据隐私保护问题.同时,为了保证数据重构的效率,还提出一种组合关联属性分离算法,达到了在数据隐私保护性能与数据利用效率之间的最大优化.
【图文】：

图１算法的时间开销Ｆｉｇ．１Ｔｉｍｅｏｖｅｒｈｅａｄｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍ图２不同算法数据信息熵对比Ｆｉｇ．２Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓｏｆｄａｔａｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ４．３算法性能对比仿真实验选用ｋ－匿名算法、Ｉ－ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ算法及本文算法３种算法作为对比，采用的数据集条目为Ｄ＝３４２６，ｋ＝４，隐私约束集数目变化与３种算法的时间效率对比结果如图３所示．由图３可见，在相同隐私约束集数目条件下，与ｋ－匿名算法、Ｉ－ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ算法相比，本文算法在时间效率上具有一定优势，主要原因是３种算法应用数据对象不同，ｋ－匿名算法、Ｉ－ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ算法应用数据对象比较依赖数据等价类的匿名条目，与数据属性关系较小．而本文算法主要考虑原始数据的属性分块问题，与数据等价类的匿名条目关系较小．并且当隐私约束集数目≥４时，本文提出的数据隐私保护算法相比其他两种隐私保护算法时间效率大幅度提升，进一步证明了本文算法与原始数据属性分块问题相关，与数据等价类的匿名条目关系较小．４．４数据集大小对算法效率的影响仿真实验测试了数据集大小对ｋ－匿名算法、Ｉ－ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ算法及本文算法效率的影响，结果如图４所示．由图４可见，数据集大小与ｋ－匿名算法、Ｉ－ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ算法及本文算法的效率成正比关系．本文算法相比其他两种算法效率优势更明显．这是因为本文提出的数据隐私保护算法通过属性分块对用户原始数据属性进行扰动处理，从而对用户原始数据进行隐私保护处理．ｋ－匿名算法、Ｉ－ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ算法主要通过对用户原始数据进行加密处理，计算复杂度较高，效率相对较低．图３不同隐私

图１算法的时间开销Ｆｉｇ．１Ｔｉｍｅｏｖｅｒｈｅａｄｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍ图２不同算法数据信息熵对比Ｆｉｇ．２Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓｏｆｄａｔａｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ４．３算法性能对比仿真实验选用ｋ－匿名算法、Ｉ－ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ算法及本文算法３种算法作为对比，采用的数据集条目为Ｄ＝３４２６，ｋ＝４，隐私约束集数目变化与３种算法的时间效率对比结果如图３所示．由图３可见，在相同隐私约束集数目条件下，，与ｋ－匿名算法、Ｉ－ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ算法相比，本文算法在时间效率上具有一定优势，主要原因是３种算法应用数据对象不同，ｋ－匿名算法、Ｉ－ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ算法应用数据对象比较依赖数据等价类的匿名条目，与数据属性关系较小．而本文算法主要考虑原始数据的属性分块问题，与数据等价类的匿名条目关系较小．并且当隐私约束集数目≥４时，本文提出的数据隐私保护算法相比其他两种隐私保护算法时间效率大幅度提升，进一步证明了本文算法与原始数据属性分块问题相关，与数据等价类的匿名条目关系较小．４．４数据集大小对算法效率的影响仿真实验测试了数据集大小对ｋ－匿名算法、Ｉ－ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ算法及本文算法效率的影响，结果如图４所示．由图４可见，数据集大小与ｋ－匿名算法、Ｉ－ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ算法及本文算法的效率成正比关系．本文算法相比其他两种算法效率优势更明显．这是因为本文提出的数据隐私保护算法通过属性分块对用户原始数据属性进行扰动处理，从而对用户原始数据进行隐私保护处理．ｋ－匿名算法、Ｉ－ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ算法主要通过对用户原始数据进行加密处理，计算复杂度较高，效率相对较低．图３不同隐私

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【共引文献】

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本文编号：2581212