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公开(公告)号：CN113743496A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111020126.1
申请日：2021-09-01
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于聚类映射的K‑匿名数据处理方法及系统，涉及数据发布隐私保护技术领域，包括：对待发布数据表进行预处理，得到待处理数据表；预设待处理数据表的隐私保护程度；对待处理数据表中的准标识属性预定义泛化规则；定义量化待处理数据表中记录之间距离的距离量化模型；根据距离量化模型及隐私保护程度完成数据表记录的聚类映射，生成分组信息；根据分组信息按照泛化规则进行泛化处理，形成待发布的匿名数据表。本发明基于距离信息进行聚类映射完成分组，再以分组为单位对表中的记录进行泛化操作，实现了保留待发布数据表中数据的效用，同时能够应对链接攻击造成的隐私泄露，实现隐私保护。
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公开(公告)号：CN114398677A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210050331.0
申请日：2022-01-17
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/906 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于用户关系与博弈的社交网络中隐私信息传播方法及系统，包括构建社交网络；选取节点为隐私主体节点，设置隐私主体节点和其余节点之间的亲密度以及隐私主体节点的知名度；选取节点为发送节点，与其相邻的节点为接收节点，构建博弈矩阵，计算接收节点喜欢的纳什均衡阈值；根据发送节点、接收节点和隐私主体节点之间的亲密度、隐私主体节点的知名度以及阈值，确定接收到隐私信息的接收节点；该接收节点重复发送节点传播步骤，直至社交网络中不再产生新的传播态节点，统计社交网络中各网络节点的状态转换结果；根据状态转换结果确定隐私信息的传播范围。本发明刻画用户面对隐私消息时的决策行为，共同影响隐私信息传播。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114398677B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210050331.0
申请日：2022-01-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于用户关系与博弈的社交网络中隐私信息传播方法及系统，包括构建社交网络；选取节点为隐私主体节点，设置隐私主体节点和其余节点之间的亲密度以及隐私主体节点的知名度；选取节点为发送节点，与其相邻的节点为接收节点，构建博弈矩阵，计算接收节点喜欢的纳什均衡阈值；根据发送节点、接收节点和隐私主体节点之间的亲密度、隐私主体节点的知名度以及阈值，确定接收到隐私信息的接收节点；该接收节点重复发送节点传播步骤，直至社交网络中不再产生新的传播态节点，统计社交网络中各网络节点的状态转换结果；根据状态转换结果确定隐私信息的传播范围。本发明刻画用户面对隐私消息时的决策行为，共同影响隐私信息传播。
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公开(公告)号：CN113378223B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202110665273.8
申请日：2021-06-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/31 , G06F16/35 , G06F40/126
Abstract: 本发明公开了一种基于双重编码和聚类映射的K‑匿名数据处理方法及系统，方法包括：对待发布数据表进行预处理，对待处理数据表设定隐私保护阈值；建立泛化树并预定义泛化规则，定义重编码规则；对待处理数据表中的准标识属性进行重编码，形成编码文件；根据待处理数据表构建聚类质心，计算编码文件中每个记录与聚类质心的距离量化信息，将每个记录依次映射至聚类空间中，生成分组信息且满足隐私保护阈值；以分组为单位对准标识属性按照泛化规则进行信息损失量最小的泛化操作，并将结果更新至待处理数据表中。通过本发明的技术方案，在保留匿名数据效用的同时大大提高整个匿名化处理过程的效率，降低了数据发布过程中用户隐私泄露的风险。
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公开(公告)号：CN113486396A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110751023.6
申请日：2021-07-02
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向社交网络的高可用性K‑匿名数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，属于数据安全技术领域，包括基于社交网络，构建社交网络的无向图，无向图中每个节点对应代表每个用户，任意两个节点间的连线代表对应两个用户的结构关系；对每个用户进行相似性分析，获取用户之间的相似度值；根据用户之间的相似度值对用户进行聚类，获得初始的聚类集合；K匿名形成超级节点；对超级节点匿名发布。本发明本发明通过相似度来将用户进行聚类，且将聚集程度最大的节点来选择初始种子节点，使得该方法的可用性有了明显增强。
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公开(公告)号：CN113743496B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111020126.1
申请日：2021-09-01
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/23213 , G06F21/62
Abstract: 本发明提供一种基于聚类映射的K‑匿名数据处理方法及系统，涉及数据发布隐私保护技术领域，包括：对待发布数据表进行预处理，得到待处理数据表；预设待处理数据表的隐私保护程度；对待处理数据表中的准标识属性预定义泛化规则；定义量化待处理数据表中记录之间距离的距离量化模型；根据距离量化模型及隐私保护程度完成数据表记录的聚类映射，生成分组信息；根据分组信息按照泛化规则进行泛化处理，形成待发布的匿名数据表。本发明基于距离信息进行聚类映射完成分组，再以分组为单位对表中的记录进行泛化操作，实现了保留待发布数据表中数据的效用，同时能够应对链接攻击造成的隐私泄露，实现隐私保护。
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公开(公告)号：CN113378223A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110665273.8
申请日：2021-06-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/31 , G06F16/35 , G06F40/126
Abstract: 本发明公开了一种基于双重编码和聚类映射的K‑匿名数据处理方法及系统，方法包括：对待发布数据表进行预处理，对待处理数据表设定隐私保护阈值；建立泛化树并预定义泛化规则，定义重编码规则；对待处理数据表中的准标识属性进行重编码，形成编码文件；根据待处理数据表构建聚类质心，计算编码文件中每个记录与聚类质心的距离量化信息，将每个记录依次映射至聚类空间中，生成分组信息且满足隐私保护阈值；以分组为单位对准标识属性按照泛化规则进行信息损失量最小的泛化操作，并将结果更新至待处理数据表中。通过本发明的技术方案，在保留匿名数据效用的同时大大提高整个匿名化处理过程的效率，降低了数据发布过程中用户隐私泄露的风险。
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