CN104573532A - 面向数据共享的隐私保护方法 - Google Patents

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CN104573532A CN201310519517.7A CN201310519517A CN104573532A CN 104573532 A CN104573532 A CN 104573532A CN 201310519517 A CN201310519517 A CN 201310519517A CN 104573532 A CN104573532 A CN 104573532A
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仲盛
艾顺刚
汤健铭
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    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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    • G06F21/60—Protecting data
    • G06F21/62—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules
    • G06F21/6218—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules to a system of files or objects, e.g. local or distributed file system or database
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Abstract

本发明公开了一种面向数据共享的隐私保护方法，请求者向数据所有者发送共享请求；数据所有者选取共享的数据集合，根据信任模型对请求者做出评估判断，并对选取的共享数据集合计算隐私信息量；根据信任评估结果，判断请求者是否可以获得共享的数据集合，若不可以，则从备选库中选取数据对共享数据集合进行替换，直到可以共享数据。从而实现以用户为中心、基于信任和替换的隐私保护方法，在数据共享应用中保护隐私数据安全、提高数据共享可用性。

Description

面向数据共享的隐私保护方法
技术领域
本发明涉及一种隐私保护方法数据存储系统，尤其是一种面向数据共享时应用的隐私数据保护方法，属于计算机安全领域。
背景技术
随着信息时代的不断发展，不同部门、不同地区间的信息交流逐步增加，计算机网络技术的发展为信息传输提供了保障。实现数据共享，可以使更多的人更充分地使用已有数据资源，减少资料收集、数据采集等重复劳动和相应费用，而把精力重点放在开发新的应用程序及系统集成上。但同时在网络数据共享应用中，从保护隐私的角度出发，实体不希望将所有的数据与每个交互实体共享，而是选择性的共享。
目前普遍采用的基于访问控制的方法能够实现在数据共享中控制隐私信息披露的作用，但是该方法在一定程度上降低了数据共享的可用性。因此，研究有效的数据共享中的隐私保护方法对提高数据共享应用的可用性和安全性具有重要的意义。 
发明内容
发明目的：本发明的目的在于针对上述现有技术中存在的问题和不足提供一种面向数据共享的隐私保护方法，提供用户共享数据时的安全性和可用性。
技术方案：一种面向数据共享的隐私保护方法，包括主要步骤如下：
（1）请求者向数据所有者发送共享请求；
（2）数据所有者选取共享的数据集合；
（3）数据所有者根据信任模型对请求者做出评估判断；
（4）数据所有者对选取的共享数据集合计算隐私信息量；
（5）根据信任评估结果，判断请求者是否可以获得共享的数据集合；
（6）若不可以，则从备选库中选取数据对共享数据集合进行替换，返回步骤（5）；
（7）若可以，则共享数据。
所述步骤（2）包含默认设置和数据所有者的偏好隐私设置。
步骤（2）中所述的默认设置是公认的需要保护的隐私数据；所述的偏好隐私设置是用户根据自身偏好对隐私数据进行的设定。
所述的步骤（6）中的替换是用备选库中的数据随机进行替换，直到符合共享要求。
所述的替换，其次数可根据环境设定。
有效效果：本发明提供了一种面向数据共享的隐私保护方法，以用户为中心的、基于信任和替换，通过该方法可以在数据共享应用中实现保护隐私数据安全、提高数据共享可用性。
附图说明
图1为本发明方法实施例的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
图1示出了本发明实施例提供的流程图，主要包含如下步骤。
（1）请求者向数据所有者发送共享请求。
（2）数据所有者选取共享的数据集合；
在共享的数据集合中，用户可选择默认设置和偏好隐私设置，对公认需要保护的隐私数据和具备自身偏好的隐私数据进行设定。
（3）数据所有者根据信任模型对请求者做出评估判断；
这里的信任模型指的是引入一个信任隐私映射函数Ｔ，Ｔ∶Ｄ→（ａ，ｂ），表示实体信任区间Ｔ到其可获得隐私信息量区间的映射．该映射函数与用户的信任模型和隐私策略相关，信任区间的总个数可以是用户设定也可以是系统默认的一个常数．设共有ｕ个信任区间Ｔ，每个信任区间控制ｖ条隐私信息Ｑ，ｔｉ∈Ｔ，ｑｊ∈Ｑ表示信任区间ｔｉ控制ｑｊ条隐私信息．信任区间ｔｉ的下界ａｉ和上界ｂｉ的计算分别为
                                                 
（4）数据所有者对选取的共享数据集合计算隐私信息量；
首先利用用信息处理的方法，扫描用户准备共享的数据集合Ｄｓ（Ｄ１，Ｄ２，…，Ｄｔ）（ｔ≤ｍ）。引入一个隐私映射函数Ｐ，Ｐ∶Ｄ→｛０，１｝表示对用户共享数据是否包含隐私的一个判定，ｄ１，ｄ２，…，ｄｒ∈｛０，１｝（ｄｊ＝Ｐ（Ｄｊ）（ｊ＝１，２，…，ｒ））表示函数Ｐ的函数值，其中ｄｊ＝１表示数据Ｄｊ包含隐私，ｄｊ＝０表示数据Ｄｊ不包含隐私。对用户准备共享的数据集合Ｄｓ（Ｄ１，Ｄ２，…，Ｄｔ）（ｔ≤ｍ），如果ｄｌ＝Ｐ（Ｄｌ）＝１（ｌ＝１，２，…，ｍ），把ｄｌ计入集合ｄ′，ｄ′∈｛ｄｋ′／ｄｋ′＝ｄｊ，ｄｊ＝Ｐ（Ｄｊ）＝１｝，ｋ∈（１，ｗ），ｊ∈（１，ｋ），从而找出包含隐私的信息；
其次计算隐私信息熵：对于集合ｄ′中每个数据计算隐私熵ｈ（Ｄｊ），则数据共享集合中所有包含隐私信息的信息熵为
 （5）根据信任评估结果，判断请求者是否可以获得共享的数据集合。
（6）若不可以，则从备选库中选取数据对共享数据集合进行替换，返回步骤（5）。
（7）若可以，则共享数据。
对于步骤（5）（6）（7）的实现，即针对用户的共享数据集合，如果Ｈ′∈（ａｉ，ｂｉ），即该共享集合的隐私信息熵Ｈ′属于共享对象可获得的隐私熵的区间中，则共享该数据集合；如果Ｈ′（ａｉ，ｂｉ），则将共享数据集合中数据用替换数据库中的数据随机进行替换，直到Ｈ′∈（ａｉ，ｂｉ），则共享新的数据集合。

Claims (5)

1.一种面向数据共享的隐私保护方法，其特征在于，包括主要步骤如下：
（1）请求者向数据所有者发送共享请求；
（2）数据所有者选取共享的数据集合；
（3）数据所有者根据信任模型对请求者做出评估判断；
（4）数据所有者对选取的共享数据集合计算隐私信息量；
（5）根据信任评估结果，判断请求者是否可以获得共享的数据集合；
（6）若不可以，则从备选库中选取数据对共享数据集合进行替换，返回步骤（5）；
（7）若可以，则共享数据。
2.根据权利要求1所述的面向数据共享的隐私保护方法，其特征在于：所述的步骤（2）包含默认设置和数据所有者的偏好隐私设置。
3.根据权利要求2所述的面向数据共享的隐私保护方法，其特征在于：所述的默认设置是公认的需要保护的隐私数据；所述的偏好隐私设置是用户根据自身偏好对隐私数据进行的设定。
4. 根据权利要求1所述的面向数据共享的隐私保护方法，其特征在于：所述的步骤（6）中的替换是用备选库中的数据随机进行替换，直到符合共享要求。
5. 根据权利要求4所述的面向数据共享的隐私保护方法，其特征在于：所述的替换，其次数可根据环境设定。
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