CN105531691A - 用于标识数据值之间的隐私相关相关性的方法和装置 - Google Patents

用于标识数据值之间的隐私相关相关性的方法和装置 Download PDF

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Abstract

公开了用于标识数据值之间的隐私相关相关性的方法、装置、系统和制品。示例公开装置包括：用于标识与第一主组相关联的第一隐私值的主组监控器；用于建立包括第一元组和多个第二元组的概率元组矩阵的元组管理器，该第一元组包括该第一主组和该相关联的第一隐私值；以及用于求值该概率元组矩阵以便标识指示该第一隐私值与该多个第二元组之一之间的相关性的主导特征向量的特征向量引擎。

Description

用于标识数据值之间的隐私相关相关性的方法和装置
公开领域
本公开总体上涉及公开信息并且更具体地涉及用于标识数据值之间的隐私相关相关性的方法和装置。
背景
最近几年，参与在线社区(例如，web用户、社交媒体用户、在线购物者等等)的人数已经增加。这种参与者经常在互联网上向第三方提供某些信息以便交换一个或多个服务。在某些示例中，提供给第三方的信息帮助促成该一个或多个服务和/或允许第三方改善其提供该一个或多个服务的能力。例如，如果第三方向参与者发送有关未来服务机会(例如，减价出售、产品促销、折扣等等)的信息，则参与者提供给第三方的信息可以用关注参与者的兴趣的方式导致这样的未来服务机会。
附图简要描述
图1是根据本公开的教导被构建以便标识数据值之间的隐私相关相关性的示例隐私排名系统的示意性说明。
图2是示出隐私值排名的示例简档数据库的示意性说明。
图3是图1的示例隐私排名管理器的示例实现方式的示意性说明。
图4至图6是标识可被执行以标识数据值之间的隐私相关相关性的示例机器可读指令的流程图。
图7是可执行图4、图5和/或图6的指令以便实现图1和/或图3的示例隐私排名管理器的示例处理器平台的示意性说明。
详细描述
随着在线社区的消费者和其他参与者(以下在此称为“用户”)与第三方交互，对于这种用户而言唯一的数据量变得可公开使用。第三方可包括但不限于社交媒体服务(例如，经由一个或多个网页/网站、经由移动电话应用(app)等等进行参与)、在线商户(例如，商户网站)、调查请求和/或成员卡(例如，优选购物卡)。除了用户主动地提供给一个或多个第三方的信息之外，每个接收实体可生成和/或以其他方式培养有关每个用户的信息。例如，第三方可通过跟踪用户访问商店的次数、用户访问网站的次数、所购买的产品列表、每次访问所花费的平均钱数等等来特征化用户行为。通常，这种所收集的/所培养的信息揭示出一定粒度的用户习惯、用户偏好和/或用户行为。
从用户收集的信息可由第三方用于一个或多个上下文计算目的。总体而言，上下文计算是指以揭示更稳健的合成信息的方式应用离散信息。例如，如果用户揭示他或她的性别，这个信息将不会导致隐私安全问题，因为“男性”类别或“女性”类别内的成员身份是非常大的。总体而言，类别越大(例如，可属于某个类别的用户的种群)，在种群中唯一地标识和/或以其他方式过滤出的风险就越低。另一方面，其中相对少量的人们共享的标识信息可导致第三方将单个用户与给定的种群区别开的能力更强。
另外，如果用户揭示出生日期，则隐私安全风险仍相对较低，因为种群内的每个个体落入一年可能365天中的任意一天。仍另外，如果用户揭示他或她的邮政编码，相应的隐私安全风险相对较低，因为邮政编码通常包括上千个人。然而，这三个离散信息的上下文聚合(组合)导致标识个人的信息上下文，其程度为被认为隐私的粒度。
随着用户继续向第三方实体提供离散的信息块，这种实体可以能够应用上下文计算方法来导出有关每个用户的附加信息。这种附加信息可允许一个或多个第三方实体将具有更相关和/或更有可能导致购买决定的广告材料的用户作为目标。然而，这种附加信息还可侵占一个或多个用户认为不舒服和/或过量的隐私程度。
在某些示例中，用户是脸书的成员。为了获得脸书账户，用户提供姓名、电子邮件地址和住所地址。仅仅通过姓名、电子邮件地址和住所地址，与脸书广告相关联的一个或多个商户可将基于这个有限信息定制的广告的用户作为目标，这可包括与住所地址相关联的总体人口统计和/或与所提供的姓名相关联的文化假设/试探。然而，在用户点击和/或以其他方式选择与维度相关联的“喜欢”图标的情况下，则这个附加信息被添加到与该用户相关的其他信息的集合中。如在此所使用的，维度是可以与用户(诸如用户的一个或多个属性)相关联的一种类型的信息。维度类型包括但不限于姓名、年龄、性别、偏好(例如，对汽车型号、食物产品等等的偏好)、医疗状况、头发颜色和/或所有权状况(例如，该用户是否拥有卡车、汽车、蜂窝电话、特定计算设备等等)。另外，维度可包括上下文数据，诸如与同该用户相关联的环境温度有关的信息、该用户的当前速度、该用户的当前位置、与该用户相关联的位置的历史趋势等等。术语维度有时在此被称为“隐私值(V)”、“值”或“属性”。
在某些示例中，维度可被表达为包含将特定用户与一个或多个相应的属性相关联的信息的元组。在其他示例中，元组可反映属性以及共享该特定属性的种群的相应尺寸。如上所述，维度的成员身份尺寸指示潜在的隐私风险，因为相对大的群组产生唯一地标识单个用户的较低能力，而相对小的群组提供唯一地标识单个用户的更好能力。
在此公开的方法、系统、装置和/或制品通过部分地确定有多少其他用户共享给定的维度计算该维度的隐私相关性。另外，两个或更多个维度之间的关联由在此公开的示例方法、系统、装置和/或制品计算以便基于将与用户相关联的不同类型的维度的唯一性概率归一化来揭示隐私相关性分数。在某些示例中，具有相对强/高相关性的未命名维度可由在此公开的示例方法、系统、装置和/或制品标识。在两个或更多个维度展现特别高的共同出现概率的情况下，在此公开的示例方法、系统、装置和/或制品生成集群。
例如，某些维度展现相对强的相关性并且符合众所周知的消费者行为的期望，诸如在星期天早上从便利店购买鸡蛋还有面包和奶酪。这样，即将购买鸡蛋和面包的用户还可呈现相对高的购买奶酪的可能性，由此导致维度集群。换言之，具有消费者已经在星期天早上购买鸡蛋和奶酪的知识(例如，经由优选购物卡交易获得的信息)的营销实体可以利用此信息来生成该消费者的针对一个或多个奶酪产品的有针对性广告。然而，某些维度呈现可不落入众所周知的消费者行为期望的较强相关性，诸如购买女性除毛刀的男性杂货店购物者与骑自行车人的较强相关性。给定这个示例相关性，一个或多个第三方营销实体可将具有来自本地自行车商店的广告的这种杂货店购物者作为目标。其中这种未预期的相关性出现的情况在此被称为“隐藏相关性”。如以下进一步详细描述的，可通过特征向量分析标识这种隐藏相关性以便在多个维度中找到主导特征向量。
尽管维度之间的一个或多个相关性可导致相对无害的结论(例如，用户可能购买奶酪或用户可能是骑自行车人)，某些维度集群可导致公开被认为隐私的信息(例如，用户具有特定的医疗状况、用户处于特定的收入范围等等)。在此公开的示例方法、系统、装置和/或制品建立与一个或多个维度和/或用户相关联的隐私排名从而使得该用户可确定隐私相关性指示。另外，在此公开的示例方法、系统、装置和/或制品标识可能不能在预期消费者行为内容易地标识和/或认识到的维度(例如，隐私值)之间的隐藏相关性(例如，主导特征向量)。相应的，这种隐私相关性信息可允许用户确定是否应当向第三方揭示或向其隐藏一个或多个维度。隐私排名管理器(有时在此被称为维度权威)可在客户端设备(例如，用户个人计算机、用户移动设备等等)上操作和/或以其他方式执行并且拦截维度公开的一个或多个实例。例如，维度权威可对用户点击与脸书相关联的网页上的“喜欢”图标做出响应。“喜欢”图标可以与维度(诸如蜂窝电话的类型)相关联。如果将这个维度公开给第三方将用户身份被发现的可能性增加阈值量，则示例维度权威可阻止“喜欢”图标和/或通知用户公开该维度可导致负面的隐私后果。例如，在参与内容增加能够标识用户的可能性的情况下，一个或多个通知消息可被提供给用户(例如，经由弹窗)，建议用户不要继续，如在共同待审的美国专利申请序列号13/997,918中所公开的，该申请通过引用以其整体结合在此。
图1是示例隐私排名系统100的示意性说明。在图1的所示示例中，系统100包括任何数量的主组102、隐私排名管理器104以及简档数据库106以便揭示排名维度列表。如在此所使用的，主组被定义为具有维度的一个或多个实体。主组可包括一个或多个用户(例如，群组)。简档数据库106中的示例维度可被排名从而使得最大排名与同最大主组(例如，具有是该维度的成员的最大数量的用户的主组)相关联的维度相对应。如上所述，维度的种群(例如，成员身份尺寸(即，主组的数量))确定维度有多隐私敏感。另外，两个或更多个维度可呈现相对高的相关性并且被归类到一个或多个集群中。换言之，集群的维度可导致出现和/或观察到具有第二维度出现和/或以其他方式观察到的相对高可能性的第一维度。
图2是在示例隐私排名管理器104已经执行至少一个排名过程之后示出的图1的简档数据库106的示例实现方式的示意性说明。在图2的所示示例中，排名排序202基于其成员身份(即，用户和/或群组的数量)的尺寸对维度和集群进行分类。在图2的示例中，Cluster_l与具有最大相关联种群的维度相对应，并且Dimension_2与具有最低相关联种群的维度相对应。尽管User_2不包括一个或多个相关联的值，其可以是其他群组的成员。响应于生成一个或多个维度和/或集群的排名和/或在生成一个或多个维度和/或集群的排名之后，隐私管理决定可在公开可导致阈值隐私容限值的信息量之前应用到一个或多个用户，如在共同待审的美国专利申请序列号13/997,918中所公开，该申请通过引用以其全文结合在此。
图3是图1的示例隐私排名管理器104的示例实现方式的示意性说明。在图3的所示示例中，隐私排名管理器104包括主组监控器302、简档数据库管理器304、相关性引擎306、特征向量引擎308、种群分析器310和排名引擎312。示例相关性引擎包括示例相关性功能选择器306a、示例相关性条件管理器306b和示例匿名索引管理器306c。示例特征向量引擎308包括示例元组管理器308a和示例邻接索引管理器308b。在操作中，示例主组监控器302从可以与一个或多个隐私问题相关的主组采集信息和/或以其他方式监视接收到信息。如上所述，示例隐私排名管理器104可作为用户设备(例如，个人计算机、无线设备等等)上的客户端操作并且监视例如信息何时从用户设备释放。在其他示例中，隐私排名管理器104可在与用户设备(诸如经由网络(例如，互联网)连接的用户计算机)通信性地连接的远程和/或中央位置操作。例如，如果用户web浏览器包括与脸书相关联的“喜欢”按钮，则示例隐私排名管理器104可检索和/或以其他方式接收可以释放主组信息的指示。
示例主组监控器302检测潜在公开的实例并且确定与主组相关联的信息是否包括一个或多个隐私值(V)(维度)。例如，与主组相关联的隐私值信息包括互联网协议(IP)地址、全球定位系统(GPS)坐标、无线设备操作参数、地址信息和/或任何其他类型的可以描述主组(例如，一个或多个用户)的一个或多个属性的信息。
图3的示例简档数据库管理器304确定有待释放的隐私值(V)(维度)是否已经在示例简档数据库106中。如果是，则所示示例的示例主组监控器302确定已经在示例简档数据库106中的隐私值(V)是否还与当前相关主组相关联。如果是，则主组的尺寸不增长并且没有理由重新计算简档数据库106的排名。换言之，主组已经被认为是与相关隐私值相关联的成员(例如，参与者)。另一方面，如果已经在示例简档数据库106中的隐私值(V)与不同的主组(诸如新用户)相关联，则示例简档数据库管理器304可使用新的和任何现有的主组作为有待与隐私值(V)相关联的成员来生成新的群组或更新现有的群组。换言之，与隐私值(V)相关联的种群计数增加。因为一个或多个隐私值(V)种群计数已经改变，示例种群分析器310更新示例简档数据库106以便反映新的尺寸信息，并且示例排名引擎312以新的顺序对所有隐私值(例如，维度、集群)进行排列以便反映排名改变(如果有的话)。
在某些示例中，与当前相关主组相关联的隐私值(V)尚未存在示例简档数据库106中。换言之，发现可影响当前主组的潜在隐私风险的新的隐私值(V)(维度)。这个新的隐私值(V)被作为新的隐私值(V)存储在示例简档数据库106中。当初始地输入到示例简档数据库106中时，新的隐私值(V)与默认最低排名相关联，因为仅仅单个主组共享和/或呈现与新的隐私值的关联。图3的示例简档数据库管理器304确定当前考虑的主组是否具有其他(例如，先前存储的)与其相关联的隐私值(V先前)。如果没有，则所示示例的主组监控器302继续查找其中当前主组可能将要公开信息的附加情形。另一方面，如果当前相关主组还具有与其相关联的一个或多个先前隐私值(V先前)，则示例隐私排名管理器104确定其之间的相关性程度。如上所述，因为知道一个隐私值可以充当主组的一个或多个附加属性的指示符，示例隐私排名管理器104确定某些隐私值对和/或组合是否以相对高的程度相关联。如果是，则图3的示例相关性引擎306将这两个或更多个相关隐私值归类为候选集群值。
另外，存在一个或多个其他隐私值呈现与当前相关主组不相关的隐藏相关性。为了标识这种隐藏相关性并且揭示一起归咎于共同性的一个或多个隐私值集群，图3的示例特征向量引擎308向作为稀疏矩阵的相关元组应用特征向量分析。总体而言，隐私值的组合的潜在置换数量可变得非常大，所以示例特征向量引擎308采用邻接矩阵来用特征向量矩阵驱动这种置换。示例特征向量矩阵以下被示出为等式1。
EV＝R*L等式1。
在等式1的所示示例中，EV是指从特征向量分析得到的主导特征向量，R是指与相关元组(概率元组)相关联的一个或多个概率的矩阵，并且L是指促成所有相关置换的邻接矩阵。标识主导特征向量可指示其中释放和/或以其他方式揭示特定维度导致相对高的的隐私风险的情形。
尽管已经在图1至图3中示出实现图1的隐私排名管理器104的示例方式，可组合、划分、重新安排、省略、清除和/或以任何其他方式实现图1至图3中示出的元件、过程和/或设备中的一个或多个。此外，图1和图3的示例主组监控器302、示例简档数据库管理器304、示例相关性引擎306、示例相关性功能选择器306a、示例相关性条件管理器306b、示例匿名索引管理器306c、示例特征向量引擎308、示例元组管理器308a、示例邻接索引管理器308b、示例种群分析器310、示例排名引擎312和/或更概括地示例隐私排名管理器104可由硬件、软件、固件和/或硬件、软件和/或固件的任何组合实现。因此，例如，示例主组监控器302、示例简档数据库管理器304、示例相关性引擎306、示例相关性功能选择器306a、示例相关性条件管理器306b、示例匿名索引管理器306c、示例特征向量引擎308、示例元组管理器308a、示例邻接索引管理器308b、示例种群分析器310、示例排名引擎312和/或更概括地示例隐私排名管理器104中的任一个可由一个或多个模拟或数字电路、逻辑电路、可编程处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)和/或现场可编程逻辑器件(FPLD)实现。当阅读本专利的装置或系统权利要求书中的任一权利要求以便覆盖纯软件和/或固件实现方式时，示例主组监控器302、示例简档数据库管理器304、示例相关性引擎306、示例相关性功能选择器306a、示例相关性条件管理器306b、示例匿名索引管理器306c、示例特征向量引擎308、示例元组管理器308a、示例邻接索引管理器308b、示例种群分析器310、示例排名引擎312和/或更概括地示例隐私排名管理器104中的至少一个在此被明确地定义为包括存储软件和/或固件的有形计算机可读存储设备或存储盘，诸如存储器、数字通用盘(DVD)、致密盘(CD)、蓝光盘等等。仍进一步地，除图3中示出的那些之外或者作为其替代，图1和图3的示例隐私排名管理器104可包括一个或多个元件、过程和/或设备，和/或可包括所示出的元件、过程和设备中的任一个或全部中的多于一个。
在图4至图6中示出了表示用于实现图1和图3的隐私排名管理器104的示例机器可读指令的流程图。在这些示例中，机器可读指令包括用于由处理器(诸如在以下结合图7讨论的示例处理器平台700中示出的处理器712)执行的一个或多个程序。程序可被实施在存储在有形计算机可读存储介质(诸如与处理器712相关联的CD-ROM、软盘、硬盘驱动器、数字通用盘(DVD)、蓝光盘、或存储器)上的软件中，但是整个程序和/或其部分可替代地可由设备而不是处理器712实现和/或实施在固件或专用硬件中。进一步地，尽管参照图4至图6中示出的流程图描述了示例程序，可替代地可使用实现示例隐私排名管理器400的许多其他方法。例如，框的执行顺序可改变，和/或所描述的某些框可改变、清除或组合。
如上所述，图4至图6的示例过程可使用存储在有形计算机可读存储介质(诸如信息可被存储在其中持续任何时长(例如，持续延长时间段、永久地、短暂片刻、暂时地缓冲、和/或高速缓存信息)的硬盘驱动器、闪存、只读存储器(ROM)、致密盘(CD)、数字通用盘(DVD)、高速缓存、随机存取存储器(RAM)和/或任何其他存储介质或存储盘)上的编码指令(例如，计算机和/或机器可读指令)实现。如在此所使用的，术语“有形计算机可读存储介质”被明确地定义为包括任何类型的计算机可读存储设备和/或存储盘并且不包括传播信号。如在此所使用的，“有形计算机可读存储介质”和“有形机器可读存储介质”可互换地使用。此外或可替代地，图4至图6的示例过程可使用存储在非瞬态计算机和/或机器可读介质(诸如信息可被存储在其中持续任何时长(例如，持续延长时间段、永久地、短暂片刻、暂时地缓冲、和/或高速缓存信息)的硬盘驱动器、闪存、只读存储器、致密盘、数字通用盘、高速缓存、随机存取存储器和/或任何其他存储设备或存储盘)上的编码指令(例如，计算机和/或机器可读指令)实现。如在此所使用的，术语“非瞬态计算机可读介质”被明确地定义为包括任何类型的计算机可读设备或盘并且不包括传播信号。如在此所使用的，当术语“至少”被用作权利要求前序部分中的过渡术语时，它是开放式的，如同术语“包括”是开放式的。
图4的程序400在框402开始，其中示例主组监控器302监控从可针对潜在公开被定为目标的主组接收到信息。如果示例主组监控器302未观察到和/或未以其他方式检测到信息的潜在公开，控制继续到框402以便继续监控，否则示例主组监控器302确定计划公开的信息是否包括一个或多个隐私值(V)(框404)。与隐私值相关的一个或多个属性可存储在示例隐私值特征数据库314中，示例主组监控器302可查询该数据库以便查找有待公开的信息与一个或多个隐私指示之间的匹配。例如，如果有待公开的信息指示年龄、出生日期、姓名或药物，则示例主组监控器302针对匹配查询示例隐私值特征数据库314。如果未发现匹配(框404)，控制继续到框402。
然而，在有待公开的信息还包括隐私元素的情况下(框404)，则示例简档数据库管理器304查询示例简档数据库104以便确定该隐私值(V)是否驻留在其中(框406)。如果是，则示例主组监控器302确定已经存储在示例简档数据库104中的隐私值(例如，来自示例程序400的先前迭代)是否与当前主组或不同的主组相关联(框408)。如果已经存储在示例简档数据库104中的隐私值还与当前相关主组(例如，与程序400的当前迭代相关联的主组)相关联，则隐私值(V)的成员身份尺寸不增长/改变，并且控制继续到框402。另一方面，如果已经存储在示例简档数据库104中的隐私值与不同的主组相关联(框408)，则示例简档数据库管理器304从作为与隐私值(V)相关联的成员的两个主组生成新的群组(框410)。为了反映隐私值(V)的增长事件，示例简档数据库管理器304在对示例简档数据库104中的现有隐私值和集群执行排名操作(框414)之前执行将隐私值相关联的种群计数增量(框412)。
返回框406，如果示例简档数据库管理器304确定示例主组监控器302所检测到的隐私值(V)不存在于示例简档数据库104中，则示例简档数据库管理器304将隐私值(V)添加到其中(框416)。因为新的隐私值(V)现在存储在示例简档数据库104中，共享此隐私值的其他主组的后续出现将致使与新的隐私值(V)相关联的种群增加。如上所述，随着隐私值的种群增加(例如，相对更大数量的主组共享该隐私值)，相应的隐私威胁减小。
示例简档数据库管理器304确定当前相关主组(Pc)具有与其相关联的其他隐私值(例如，与在程序400的先前迭代上发现的主组相关联的其他隐私值)(框418)。如果不是，则控制返回框402，从而使得示例主组监控器302可以继续监控有待由用户释放的信息的实例。另一方面，如果当前相关主组(Pc)具有与其相关联的其他隐私值(先前隐私值(Vp))，则示例相关性引擎306计算新发现的隐私值(V)和先前发现的隐私值(Vc)之间的相关性值(例如，权重)(框420)，如以下进一步详细描述的。
在某些示例中，即使与新标识的隐私值(V)相关联的当前相关主组(Pc)不具有先前标识/发现的隐私值(框418)，控制可前进到框420和422(见虚线路径)，如以下进一步详细描述的。换言之，当当前相关主组(Pc)不具有其他隐私值时，存在新发现的隐私值(V)与同一个或多个其他主组相关联的一个或多个其他隐私值相关的可能性。以下描述的示例特征向量分析标识这种隐藏隐私值(维度)。
当任何两个隐私值导致相关性权重(例如，反映很少到没有相关性的零值与反映较强相关性的一值之间的权重排名)时，展现相对较强相关性的这种隐私值对可指示集群。通常而言，集群包括展现相对较高一起出现可能性的两个或更多个隐私值。例如，如果购买牛奶和购买鸡蛋导致相对较高的相关性权重，则观察到这两个活动之一将导致观察到另一个活动的较高可能性。示例相关性引擎306确定相关性权重并且如果满足或超过阈值权重值，则示例相关性引擎306将当前隐私值(V)与先前发现的隐私值与集群相关联。因为已经发现一个或多个附加/新隐私值，示例相关性引擎306根据需要添加到现有的集群和/或生成新的集群。
除了基于与相关主组相关联的隐私值确定集群之外，一个或多个隐藏相关性可与隐私值的其他组合一起存在。这种隐藏相关性可独立于相关主组出现和/或可不反映常规期望。换言之，当可能期望在购买面包的消费者和购买牛奶的消费者之间存在较强相关性时，较强相关性还可在订阅烹饪杂志的消费者和有规律地购买抗酸剂的消费者之间出现。为了标识在以其他方式未预期的隐私值(维度)之间是否存在隐藏相关性，示例特征向量引擎308执行特征向量分析以便从元组相关性标识主导特征向量(框422)，如以下进一步详细描述的。
图5示出与计算相关性值相关联的附加细节(框420)。如上所述，如果当前相关主组(Pc)具有与其相关联的其他隐私值，诸如与在公开信息的用户设备的先前实例上发现的主组相关联的一个或多个隐私值，则示例相关性功能选择器306a选择相关性功能(框502)。在某些示例中，基于答应回答有关购买用途、偏好和/或其他行为的问题的参与者随机样本培养数据。这种经培养的数据可通过一个或多个维度相关和/或加权。在其他示例中，数据由在活动(例如，使用)期间观察到参与者行为的一个或多个设备的一个或多个传感器来培养。另外，该一个或多个传感器可用于培养后台活动以便标识这种活动出现在何处和/或何时(例如，在咖啡店使用)。一个或多个功能可用于标识可存在于咖啡消费、访问高带宽WiFi和/或社交活动之间的相关性。示例相关性功能选择器306a所选择的相关性功能可通以符合示例等式2的方式实现。
C(Vi,Vj)等式2。
在等式2的所示示例中，C反映所选择的相关性功能，Vi反映第一相关隐私值(例如，新发现的隐私值(Vc))，并且Vj反映第二相关隐私值(例如，先前公开的隐私值(Vp))。如上所述，求值相关性功能返回在零(0)与一(1)之间的值，其中，接近零的值反映相对弱或不存在的相关性，而接近一的值反映Vi和Vj之间相对强的相关性。在可在示例程序400的任何数量的迭代期间发现新的隐私值的可能性方面，等式2的示例相关性功能可针对集合扩展建模以便促成跨任何数量的维度的复杂相关性求值。可以用符合示例等式3的方式采用示例集合扩展相关性模型。
C(C(...C(C(V1,V2),V3),...,Vi),Vj等式3。
示例相关性引擎306标识反映相关主组和隐私值(Vi,Vj)将保持对零(0)与一(1)之间的某个值匿名的可能性。对于包括相关主组与相应的相关隐私值的组合的每个相关元组(7)，示例匿名索引管理器306c以符合示例等式4的方式建立匿名索引模型(框504)。
PR(Ti)＝(PR(Pi)*PR(Vi))等式4。
在等式4的所示示例中，PR反映概率函数，Ti反映元组，而以分别符合示例等式5和6的方式表示PR(Pi)和PR(Vi)。
P R ( P i ) = 1 - ( 1 ( C a r d i n a l i t y ( P i ) ) 等式5。
等式6。
在等式5的所示示例中，示例相关性引擎306基于相关集合中的多个主组计算主组的概率。另外，在等式6的所示示例中，示例相关性条件管理器306b建立相关性概率集合。相关性概率集合包括可能出现的三个潜在相关性条件(例如，相关性类型)(框506)，其中C(Vi,Vj)反映应用到两个相关向量(例如，隐私值)的直接相关性，C(Vj,Vi)反映应用到相反相关性场景(反向相关性)的相关性，而C(Vi,Φ)反映存在相关性。可独立于任何其他值存在的每个值被称为存在，在这种情况下无需计算相关性并且其导致值1。然而，示例相关性条件管理器306b当求解匿名索引时考虑所有三个可能的相关性条件(框508)。来自示例等式4的匿名索引的概括形式以下被示出为示例等式7和8。
PR(T)＝PR(T1)+PR(T2)+，...，+PR(TN)等式7。
P R ( T ) = Σ i = 1 N P R ( T i ) 等式8。
示例匿名索引管理器306c求解任何数量的相关元组(框510)。
图6示出与标识主导特征向量相关联的附加细节(框422)。如上所述，为了确定两个或更多个维度之间是否存在隐藏相关性，诸如可能不符合相关行为的常规预期的维度，在此公开的示例方法、系统、装置和/或制品采用相关元组的特征向量分析。示例特征向量引擎308以符合以上示出的示例等式1的方式求值示例特征向量矩阵。示例特征向量引擎308的示例元组管理器308a选择与相关元组(概率元组)相关联的概率(框602)，诸如元组及其相应的隐私值的组合。所选择的概率元组被安排和/或以其他方式以符合示例等式9的方式构建到矩阵R(框604)中。
R＝[PR(T1)，
PR(T2)，
PR(T3)，
…，
PR(TN)]等式9。
在等式9的所示示例中，N反映相关元组(7)的数量。
为了促成相关元组(T)之间的所有可能关系组合的排他性搜索，示例邻接索引管理器308b以符合示例等式10的方式构建邻接矩阵(L)(框606)。
L＝[l(T1，T1)，l(T1，T2)，...，l(T1，TN)]
[l(T2，T1)，l(T2，T2)...，l(T2，TN)]
[...]
[l(TN，T1)，l(TN，T2)，...，l(TN，TN)]等式10。
在等式10的所示示例中，矩阵L反映较大且稀疏的矩阵，由此允许当搜索隐藏相关性时考虑隐私值的所有可能组合。另外，等式l(Ti,Tj)由示例邻接矩阵管理器308b以符合示例等式11的方式执行。
l(Ti，Tj)＝(PR(Pi)*PR(Vi))*(PR(Pj)*PR(Vj))
等式11。
示例特征向量引擎对示例等式1的特征向量矩阵进行求值以便标识主导特征向量，该主导特征向量指示展现最高相对相关性的至少一对隐私值(框608)。换言之，等式1的示例特征向量矩阵的解标识可以与一个或多个集群相关联的隐藏相关性(框610)。
图7是可执行图4至图6的指令以便实现图1和图3的隐私排名管理器104的示例处理器平台700的框图。处理器平台700可以是例如服务器、个人计算机、移动设备(例如，蜂窝电话、智能电话、平板计算机，诸如iPadTM)、个人数字助理(PDA)、互联网电器、DVD播放器、CD播放器、数字视频记录器、蓝光播放器、游戏控制台、个人视频记录器、机顶盒或任何其他类型的计算设备。
所示示例的处理器平台700包括处理器712。所示示例的处理器712是硬件。例如，处理器712可由来自任何期望的家族或制造商的一个或多个集成电路、逻辑电路、微处理器或控制器实现。
所示示例的处理器712包括本地存储器713(例如，高速缓存)。所示示例的处理器712经由总线718与包括易失性存储器714和非易失性存储器716的主存储器通信。易失性存储器714可由同步动态随机存取存储器(SDRAM)、动态随机存储存储器(DRAM)、RAMBUS动态随机存取存储器(RDRAM)和/或任何其他类型的随机存取存储器设备实现。非易失性存储器716可由闪存和/或任何期望类型的存储器设备实现。对主存储器714、716的访问由存储器控制器控制。
所示示例的处理器平台700还包括接口电路720。接口电路720可由任何类型的接口标准(诸如以太网接口、通用串行总线(USB)和/或PCI快速接口)实现。
在所示示例中，一个或多个输入设备722连接到接口电路720。输入设备722准许用户向处理器1012输入数据和命令。输入设备可由例如音频传感器、麦克风、键盘、按钮、鼠标、触摸屏、轨迹垫、轨迹球、等点鼠标(isopoint)和/或语音识别系统实现。
一个或多个输出设备724也连接到所示示例的接口电路720。输出设备724可例如由显示设备(例如，发光二极管(LED)、有机发光二极管(OLED)、液晶显示器、阴极射线管显示器(CRT)、触摸屏、发光二极管(LED)、打印机和/或扬声器)实现。所示示例的接口电路720因此通常包括图形驱动器卡、图形驱动器芯片或图形驱动器处理器。
所示示例的接口电路620还包括通信设备(诸如发射器、接收器、调制解调器和/或网络接口卡)以便促成经由网络726(例如，以太网连接、数字用户线(DSL)、电话线、同轴电缆、蜂窝电话系统等等)与外部机器交换数据。
所示示例的处理器平台700还包括用于存储软件和/或数据的一个或多个大容量存储设备728。这种大容量存储设备728的示例包括软盘驱动、硬盘驱动、致密盘驱动、蓝光盘驱动、RAID系统和数字通用盘(DVD)驱动。
图4至图6的编码指令可存储在大容量存储设备728中、易失性存储器714中、非易失性存储器716中、和/或可移除有形计算机可读存储介质(诸如CD或DVD)上。
从前述内容，将认识到以上公开的方法、系统、装置和/或制品标识可用于当担心他或她的隐私的用户仅公开两个隐私值中的一个隐私值时归因于彼此的存在的一对或多对隐私值。在某些示例中，两个分离的隐私值可不被预期归因于另一者的存在和/或出现，并且在此公开的方法、系统、装置和/或制品应用特征向量分析以便确认两个或更多个隐私值是否展现相对高的相关性值。相对高的相关性值(例如，隐藏相关性)的这种标识对担心公开太多可由第三方用于营销、电话营销和/或恶意目的的隐私信息的用户而言特别有用。
用于标识相关隐私值的示例公开装置包括：用于标识与第一主组相关联的第一隐私值的主组监视器；用于建立包括第一元组和多个第二元组的概率元组矩阵的元组管理器，该第一元组包括该第一主组和该相关联的第一隐私值；以及用于求值该概率元组矩阵以便标识指示该第一隐私值与该多个第二元组之一之间的相关性的主导特征向量的特征向量引擎。在某些示例中，该第一主组包括与该第一隐私值相关联的用户或一组用户中的至少一个。在其他示例中，匿名索引管理器用于基于该第一元组生成匿名索引值。在仍其他示例中，该匿名索引管理器用于，响应于标识该第一隐私值，针对该第一主组和该第一隐私值将保持匿名的概率来求值该匿名索引值。某些示例包括相关性引擎，该相关性引擎用于基于多个第二相关主组计算该第一主组的出现概率。其他示例包括相关性条件管理器，该相关性条件管理器用于计算相关性概率集合以便求值一个或多个相关性类型，其中，该相关性条件管理器用于基于直接相关性、反向相关性和存在相关性计算该相关性概率集合。在仍其他示例中，该相关性条件管理器用于基于该直接相关性、该相反相关性或该存在相关性计算该相关性概率集合。其他示例包括该元组管理器用于基于该第一主组的出现概率与该第一隐私值的概率计算该第一元组，而仍其他示例包括邻接索引管理器，该邻接索引管理器用于生成该第一元组和该多个第二元组的元组组合矩阵。在仍其他示例中，排名引擎用于相对于多个第二隐私值向该第一隐私值应用排名，其中，该排名引擎用于基于共享该第一隐私值的主组的数量将该排名与该第一隐私值相关联。某些示例包括标识该主导特征向量以便确定隐私风险的指示，而在其他示例中，该概率元组矩阵包括基于主组基数集合的该第一主组的概率。
示例方法包括：标识与第一主组相关联的第一隐私值；建立包括第一元组和多个第二元组的概率元组矩阵，该第一元组包括该第一主组和该相关联的第一隐私值；以及求值该概率元组矩阵以便标识指示该第一隐私值与该多个第二元组之一之间的相关性的主导特征向量。在某些示例方法中，该第一主组包括与该第一隐私值相关联的用户或一组用户中的至少一个。其他示例方法包括：基于该第一主组生成匿名索引值；和/或响应于标识该第一隐私值针，对该第一主组和该第一隐私值将保持匿名的概率来求值该匿名索引值。某些方法还包括基于多个第二相关主组计算该第一主组的出现概率和/或计算相关性概率集合以便求值一个或多个相关性类型。仍其他方法包括基于直接相关性、反向相关性和存在相关性计算该相关性概率集合，其中，基于该直接相关性、该反向相关性或该存在相关性中的至少一项计算该相关性概率集合。仍进一步的示例方法包括基于该第一主组的出现概率与该第一隐私值的概率计算该第一元组和/或生成该第一元组和该多个第二元组的元组组合矩阵。其他示例方法包括相对于多个第二隐私值向该第一隐私值应用排名和/或基于共享该第一隐私值的主组的数量将该排名与该第一隐私值相关联。某些方法包括标识该主导特征向量以便确定隐私风险的指示和/或其中该概率元组矩阵包括基于主组基数集合的该第一主组的概率的方法。
在此公开其上存储有指令的示例有形计算机可读存储介质，当被执行时，该指令致使机器标识与第一主组相关联的第一隐私值；建立包括第一元组和多个第二元组的概率元组矩阵，该第一元组包括该第一主组和该相关联的第一隐私值；以及求值该概率元组矩阵以便标识指示该第一隐私值与该多个第二元组之一之间的相关性的主导特征向量。某些示例存储介质包括指令用于:基于该第一元组生成匿名索引值；和/或响应于标识该第一隐私值，针对该第一主组和该第一隐私值将保持匿名的概率来求值该匿名索引值。其他示例存储介质包括指令用于基于多个第二相关主组计算该第一主组的出现概率和/或计算相关性概率集合以便求值一个或多个相关性类型。在某些示例中，这些指令致使该机器基于直接相关性、反向相关性和存在相关性计算该相关性概率集合，而在其他示例中，这些指令致使该机器基于该第一主组的出现概率与该第一隐私值的概率的乘积计算该第一元组。其他示例致使该机器生成该第一主组和该第二多个元组的元组组合矩阵，而仍其他示例致使该机器相对于多个第二隐私值向该第一隐私值应用排名。某些示例指令致使该机器基于共享该第一隐私值的主组的数量将该排名与该第一隐私值相关联。
在此公开的用于标识相关隐私值的示例系统包括：用于标识与第一主组相关联的第一隐私值的装置；用于建立包括第一元组和多个第二元组的概率元组矩阵的装置，该第一元组包括该第一主组和该相关联的第一隐私值；以及用于求值该概率元组矩阵以便标识指示该第一隐私值与该多个第二元组之一之间的相关性的主导特征向量的装置。其他示例系统包括用于基于该第一主组生成匿名索引值的装置、用于响应于标识该第一隐私值针对该第一主组和该第一隐私值将保持匿名的概率来求值该匿名索引值的装置和/或用于基于多个第二相关主组计算该第一主组的出现概率的装置。在此公开的仍其他示例系统包括用于计算相关性概率集合以便求值一个或多个相关性类型的装置、用于基于直接相关性、反向相关性和存在相关性计算该相关性概率集合的装置和/或用于该第一主组的出现概率和该第一隐私值的概率的乘积计算该第一元组的装置。在此公开的某些示例系统包括用于生成该第一元组和该多个第二元组的元组组合矩阵的装置、用于相对于多个第二隐私值向该第一隐私值应用排名的装置和/或用于基于共享该第一隐私值的主组的数量将该排名与该第一隐私值相关联的装置。
尽管已经在此公开了某些示例方法、装置、以及制品，本专利的覆盖范围不限于此。相反，本专利覆盖合理地落入本专利的权利要求书的范围内的所有方法、装置、以及制品。

Claims (30)

1.一种用于标识相关隐私值的装置，包括：
主组监控器，所述主组监控器用于标识与第一主组相关联的第一隐私值；
元组管理器，所述元组管理器用于建立包括第一元组和多个第二元组的概率元组矩阵，所述第一元组包括所述第一主组和所述相关联的第一隐私值；以及
特征向量引擎，所述特征向量引擎用于求值所述概率元组矩阵以便标识指示所述第一隐私值与所述多个第二元组之一之间的相关性的主导特征向量。
2.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述第一主组包括与所述第一隐私值相关联的用户或一组用户中的至少一个。
3.如权利要求1所述的装置，其特征在于，进一步包括匿名索引管理器，所述匿名索引管理器用于基于所述第一元组生成匿名索引值。
4.如权利要求3所述的装置，其特征在于，所述匿名索引管理器用于：响应于标识所述第一隐私值，针对所述第一主组和所述第一隐私值将保持匿名的概率来求值所述匿名索引值。
5.如权利要求1所述的装置，其特征在于，进一步包括相关性引擎，所述相关性引擎用于基于多个第二相关主组计算所述第一主组的出现概率。
6.如权利要求1所述的装置，其特征在于，进一步包括相关性条件管理器，所述相关性条件管理器用于计算相关性概率集合以便求值一个或多个相关性类型。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述相关性条件管理器用于基于直接相关性、反向相关性和存在相关性来计算所述相关性概率集合。
8.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述元组管理器用于基于所述第一主组的出现概率与所述第一隐私值的概率的乘积计算所述第一元组。
9.如权利要求1所述的装置，其特征在于，进一步包括邻接索引管理器，所述邻接索引管理器用于生成所述第一元组和所述多个第二元组的元组组合的矩阵。
10.如权利要求1所述的装置，其特征在于，进一步包括排名引擎，所述排名引擎用于相对于多个第二隐私值对所述第一隐私值应用排名。
11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述排名引擎用于基于共享所述第一隐私值的主组的数量将所述排名与所述第一隐私值相关联。
12.一种用于标识相关隐私值的方法，包括：
标识与第一主组相关联的第一隐私值；
建立包括第一元组和多个第二元组的概率元组矩阵，所述第一元组包括所述第一主组和所述相关联的第一隐私值；以及
求值所述概率元组矩阵以便标识指示所述第一隐私值和所述多个第二元组之一之间的相关性的主导特征向量。
13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述第一主组包括与所述第一隐私值相关联的用户或一组用户中的至少一个。
14.如权利要求12所述的方法，其特征在于，进一步包括基于所述第一元组生成匿名索引值。
15.如权利要求14所述的方法，其特征在于，进一步包括：响应于标识所述第一隐私值，针对所述第一主组和所述第一隐私值将保持匿名的概率来求值所述匿名索引值。
16.如权利要求12所述的方法，其特征在于，进一步包括基于多个第二相关主组计算所述第一主组的出现概率。
17.如权利要求12所述的方法，其特征在于，进一步包括计算相关性概率集合以便求值一个或多个相关性类型。
18.如权利要求17所述的方法，其特征在于，进一步包括基于直接相关性、反向相关性和存在相关性来计算所述相关性概率集合。
19.如权利要求12所述的方法，其特征在于，进一步包括基于所述第一主组的出现概率与所述第一隐私值的概率的乘积计算所述第一元组。
20.如权利要求12所述的方法，其特征在于，进一步包括生成所述第一元组和所述多个第二元组的元组组合的矩阵。
21.如权利要求12所述的方法，其特征在于，进一步包括相对于多个第二隐私值对所述第一隐私值应用排名。
22.如权利要求21所述的方法，其特征在于，进一步包括基于共享所述第一隐私值的主组的数量将所述排名与所述第一隐私值相关联。
23.一种其上存储有指令的有形计算机可读存储设备或存储盘，当被执行时，所述指令致使机器至少：
标识与第一主组相关联的第一隐私值；
建立包括第一元组和多个第二元组的概率元组矩阵，所述第一元组包括所述第一主组和所述相关联的第一隐私值；以及
求值所述概率元组矩阵以便标识指示所述第一隐私值和所述多个第二元组之一之间的相关性的主导特征向量。
24.如权利要求23所述的存储设备或存储盘，其特征在于，所述指令致使所述机器基于所述第一元组生成匿名索引值。
25.如权利要求24所述的存储设备或存储盘，其特征在于，所述指令致使所述机器：响应于标识所述第一隐私值，针对所述第一主组和所述第一隐私值将保持匿名的概率来求值所述匿名索引值。
26.如权利要求23所述的存储设备或存储盘，其特征在于，所述指令致使所述机器基于多个第二相关主组来计算所述第一主组的出现概率。
27.如权利要求23所述的存储设备或存储盘，其特征在于，所述指令致使所述机器计算相关性概率集合以便求值一个或多个相关性类型。
28.如权利要求27所述的存储设备或存储盘，其特征在于，所述指令致使所述机器基于直接相关性、反向相关性和存在相关性来计算所述相关性概率集合。
29.如权利要求23所述的存储设备或存储盘，其特征在于，所述指令致使所述机器基于所述第一主组的出现概率与所述第一隐私值的概率的乘积来计算所述第一元组。
30.如权利要求23所述的存储设备或存储盘，其特征在于，所述指令致使所述机器生成所述第一元组和所述多个第二元组的元组组合的矩阵。
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