CN115618414A - 大数据挖掘下的用户隐私保护方法及系统 - Google Patents

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刘鹤飞
李苹
王坤
陆继剑
沈秀娟
孔德剑
黄俭
陈静锐
袁斌
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Abstract

本发明公开了大数据挖掘下的用户隐私保护方法及系统，包括：S1、设定多个等级的用户上传数据的隐私敏感度值；S2、获取用户对上传数据的隐私敏感度的设定值后进行二次确认；S3、分析用户上传的数据，判断用户上传数据的敏感等级，生成不同的预警信息；S4、在数据库访问用户的上传数据时，用户上传的数据敏感度等级大于后台数据设定的敏感度设定值，则数据库停止对用户上传数据的访问，分类预警模块，用于对上传数据的用户进行分类，根据同类用户对相同上传数据的隐私敏感度的设定值确定敏感度分析值，若所述敏感度分析值大于所述设定值，则生成预警信息，以提示用户是否修改上传数据的隐私敏感度的设定值。

Description

大数据挖掘下的用户隐私保护方法及系统
技术领域
本发明涉及隐私保护技术领域，特别涉及大数据挖掘下的用户隐私保护方法及系统。
背景技术
大数据是一种战略资源，大数据的挖掘可以为企业等带来巨大的经济效益。云计算为大数据提供了技术支撑。当前，大数据挖掘面临一个重要困难，即大数据挖掘时可能会导致用户的隐私泄漏，如何在大数据挖掘下进行用户的隐私保护是当前急需解决的课题。
发明内容
本发明提供了大数据挖掘下的用户隐私保护方法及系统，包括以下步骤：
S1、设定多个等级的用户上传数据的隐私敏感度值；
S2、获取用户对上传数据的隐私敏感度的设定值后进行二次确认；
S3、分析用户上传的数据，判断用户上传数据的敏感等级，生成不同的预警信息；
S4、在数据库访问用户的上传数据时，用户上传的数据敏感度等级大于后台数据设定的敏感度设定值，则数据库停止对用户上传数据的访问。
较佳地，数据库中设定多个行业，对不同行业设定不同的隐私敏感度等级值。
较佳地，当用户上传数据时，需要选定所处的行业。
较佳地，所述数据挖掘算法根据功能分类进行设定，包括：计数统计算法、求和统计算法、数据分类算法、数据聚类算法和个性推荐算法；
所述数据挖掘算法根据用户进行设定，包括：供服务方使用的算法，供客户端使用的算法和供第三方使用的算法。
较佳地，包括：
用户设定模块，用于获取用户对上传数据的隐私敏感度的设定值；
分类预警模块，用于对上传数据的用户进行分类，根据同类用户对相同上传数据的隐私敏感度的设定值确定敏感度分析值，若所述敏感度分析值大于所述设定值，则生成预警信息，以提示用户是否修改上传数据的隐私敏感度的设定值；
权限度设定模块，用于根据所述敏感度分析值设定数据挖掘算法的访问权限度；
隐私保护模块，用于在数据挖掘算法访问用户的上传数据时，若其隐私敏感度的设定值大于该数据挖掘算法的访问权限度，则阻止该数据挖掘算法访问该用户的上传数据。
本发明提供的有益效果是：本发明基于对隐私敏感度的度量和对挖掘行为的隐私破坏程度或数据挖掘数据访问权限度的度量，能够判定数据挖掘行为及其算法是否会破坏潜在的用户隐私，在可能破坏的情况下，阻止其访问。
附图说明
图1是本发明实施例大数据挖掘下的用户隐私保护方法及系统的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例一：
大数据挖掘下的用户隐私保护方法及系统，包括以下步骤：
S1、设定多个等级的用户上传数据的隐私敏感度值；
S2、获取用户对上传数据的隐私敏感度的设定值后进行二次确认；
S3、分析用户上传的数据，判断用户上传数据的敏感等级，生成不同的预警信息；
S4、在数据库访问用户的上传数据时，用户上传的数据敏感度等级大于后台数据设定的敏感度设定值，则数据库停止对用户上传数据的访问。
需要说明的是：步骤S1中：数据库中设定多个行业，对不同行业设定不同的隐私敏感度等级值。
需要说明的是：步骤S2中：当用户上传数据时，需要选定所处的行业。
需要说明的是：其特征在于，数据挖掘算法根据功能分类进行设定，包括：计数统计算法、求和统计算法、数据分类算法、数据聚类算法和个性推荐算法；
数据挖掘算法根据用户进行设定，包括：供服务方使用的算法，供客户端使用的算法和供第三方使用的算法。
实施例二：
大数据挖掘下的用户隐私保护方法及系统还包括：
用户设定模块，用于获取用户对上传数据的隐私敏感度的设定值；
分类预警模块，用于对上传数据的用户进行分类，根据同类用户对相同上传数据的隐私敏感度的设定值确定敏感度分析值，若敏感度分析值大于设定值，则生成预警信息，以提示用户是否修改上传数据的隐私敏感度的设定值；
权限度设定模块，用于根据敏感度分析值设定数据挖掘算法的访问权限度；
隐私保护模块，用于在数据挖掘算法访问用户的上传数据时，若其隐私敏感度的设定值大于该数据挖掘算法的访问权限度，则阻止该数据挖掘算法访问该用户的上传数据。
以上公开的仅为本发明的具体实施例，但是，本发明实施例并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (5)

1.大数据挖掘下的用户隐私保护方法及系统，其特征在于，包括以下步骤：
S1、设定多个等级的用户上传数据的隐私敏感度值；
S2、获取用户对上传数据的隐私敏感度的设定值后进行二次确认；
S3、分析用户上传的数据，判断用户上传数据的敏感等级，生成不同的预警信息；
S4、在数据库访问用户的上传数据时，用户上传的数据敏感度等级大于后台数据设定的敏感度设定值，则数据库停止对用户上传数据的访问。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中：数据库中设定多个行业，对不同行业设定不同的隐私敏感度等级值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中：当用户上传数据时，需要选定所处的行业。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据挖掘算法根据功能分类进行设定，包括：计数统计算法、求和统计算法、数据分类算法、数据聚类算法和个性推荐算法；
所述数据挖掘算法根据用户进行设定，包括：供服务方使用的算法，供客户端使用的算法和供第三方使用的算法。
5.大数据挖掘下的用户隐私保护方法及系统，其特征在于，包括：
用户设定模块，用于获取用户对上传数据的隐私敏感度的设定值；
分类预警模块，用于对上传数据的用户进行分类，根据同类用户对相同上传数据的隐私敏感度的设定值确定敏感度分析值，若所述敏感度分析值大于所述设定值，则生成预警信息，以提示用户是否修改上传数据的隐私敏感度的设定值；
权限度设定模块，用于根据所述敏感度分析值设定数据挖掘算法的访问权限度；
隐私保护模块，用于在数据挖掘算法访问用户的上传数据时，若其隐私敏权感度的设定值大于该数据挖掘算法的访问权限度，则阻止该数据挖掘算法访问该用户的上传数据。
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