数据安全与隐私保护

刘玲 2022-01-01

研究介绍

 基于大量有价值的信息存在于社交网络的图数据中，大规模地搜集用户属性和节点之间的关系严重危害用户的数据隐私安全。基于本地化差分隐私技术（LDP），我们提出了新的图数据隐私保护算法。以本地化差分隐私的方式搜集用户的数据和属性，同时优化图数据的结构，在数据的可用性和隐私性两个方面达到平衡。

 基于混淆的搜索隐私保护方法，是以用户为中心的隐私保护方法，在客户端加入混淆数据并模拟用户的搜索过程，从而保护用户的数据隐私。OBWSPES系统为学术界及工业界提供了Web搜索隐私保护机制评测机制，对用户搜索行为建模，对目前最新的5种隐私保护机制及10种攻击方法的效果进行评测及度量。