可穿戴传感器网络中数据隐私保护技术的研究

发布时间：2017-05-01 14:05

  本文关键词：可穿戴传感器网络中数据隐私保护技术的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着电子信息技术的发展和互联网大数据时代的到来,可穿戴传感器设备已经为成为科学技术发展的新浪潮,并推动电子行业产生更多的创新。可穿戴传感器设备在采集大量用户信息,提高用户生活质量的同时,也面临着隐私泄露的风险。由于通信环境的开放性和可穿戴设备采集到数据的高度隐私性,传统的加密算法和数据采集方案不能够直接地适用于可穿戴传感器网络。因此建立一个轻量级的安全有效的数据传输、存储和发布机制对于可穿戴传感器设备的广泛应用具有十分重要的意义。在设计数据传输和存储方案之前,本文首先分析了基于分簇结构的CPDA算法和基于分片的SMART算法。针对可穿戴网络环境,对比了CPDA算法和SMART算法,分析了两类数据聚合算法的优缺点及其各自面对可穿戴网络的局限性。在以上研究的基础上,本文以医疗系统为例,构建了可穿戴传感器设备网络模型、信任模型和安全模型,提出了基于数据分割技术的同态加密数据聚合技术。针对该算法,文章进行了安全性分析与比较,结果表明该算法具有较好的通信负载和计算负载,可以抵抗节点俘获攻击、数据重传攻击和伪装攻击,能够在数据采集和存储的过程中保护可穿戴传感器设备用户的隐私。其次,本文从数据发布隐私保护方面展开研究,深入分析了k-匿名技术。传统的k-匿名技术采用的方法大部分是将准标识符进行泛化和隐匿,带来的数据损失较大。基于微聚集MDAV技术的k-匿名相较前者具有较好的效果,但是MDAV算法虽然通过一次聚类过程产生等价类,较好的解决了传统算法中离群点的问题,但是仍然面临着链接攻击。此外,该算法只能针对静态数据集进行数据发布,当数据集动态更新时,算法具有较高的更新成本。最后,针对基于MDAV的k-匿名技术存在的不足,本文设计了DMDAV算法,旨在保护个体隐私的同时,最大限度地减少信息损失,提高数据表匿名的效果,降低链接攻击风险,实现数据表的动态更新。针对用户隐私数据表可能具备的数值型敏感属性和非数值型敏感属性本文分别设计了AMDAV算法和BMDAV算法,限制了敏感属性距离,提高了匿名的效果。针对本文提出的算法,文章进行了性能分析与比较,仿真结果表明,该算法在计算复杂度、信息损失度和泄密风险等方面具有较好的效果,可以在数据发布过程中较好地保护用户的隐私。
【关键词】：可穿戴设备 隐私保护 同态加密 匿名 MDAV
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP309
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-17
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 选题意义12-14
• 1.3 研究现状和文章主要内容14-15
• 1.4 论文的内容安排15-17
• 2 可穿戴网络隐私保护技术概述17-27
• 2.1 隐私保护17-19
• 2.2 可穿戴设备网络现有数据采集方案存在的问题19-23
• 2.2.1 网络设计方案存在的问题19-20
• 2.2.2 现有的聚合技术存在的缺陷20-23
• 2.3 可穿戴设备网络现有数据发布方案存在的问题23-26
• 2.3.1 匿名23-25
• 2.3.2 k-匿名技术25-26
• 2.4 本章小结26-27
• 3 数据聚集和存储过程的隐私保护27-45
• 3.1 同态加密技术27-30
• 3.1.1 加法同态加密算法28-29
• 3.1.2 乘法同态加密算法29-30
• 3.2 传统数据聚合算法在可穿戴网络中的局限性30-31
• 3.3 一种新型的基于数据分割的同态加密数据聚合机制31-38
• 3.3.1 安全模型31-34
• 3.3.2 算法描述34-38
• 3.4 性能与安全性分析38-43
• 3.4.1 性能分析39-41
• 3.4.2 安全性分析41-42
• 3.4.3 鲁棒性42-43
• 3.5 本章小结43-45
• 4 数据发布隐私保护45-65
• 4.1 k-匿名隐私保护技术45-50
• 4.1.1 匿名的实现方法45-46
• 4.1.2 k-匿名46-48
• 4.1.3 匿名化精度的度量48
• 4.1.4 信息损失的度量48-49
• 4.1.5 泄密风险的度量49-50
• 4.1.6 离群点的问题50
• 4.2 基于MDAV的匿名算法50-52
• 4.3 一种新型的基于敏感属性限制的动态MDAV隐私保护算法e-DMDAV52-60
• 4.3.1 安全模型52-53
• 4.3.2 新型的针对数值型敏感属性的e-AMDAV算法53-56
• 4.3.3 新型的针对非数值型敏感属性的e-BMDAV算法56-59
• 4.3.4 新型的e-DMDAV算法59-60
• 4.4 性能分析与比较60-64
• 4.4.1 算法复杂度分析61
• 4.4.2 信息损失度比较61-63
• 4.4.3 泄密风险评估63
• 4.4.4 敏感属性值差异比较63-64
• 4.5 本章小结64-65
• 5 总结与展望65-67
• 5.1 主要工作总结65-66
• 5.2 未来工作展望66-67
• 参考文献67-70
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果70-72
• 学位论文数据集72

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