摘要
大数据时代,数据开放过程中的隐私保护研究是重要的研究领域之一。现有的隐私保护研究致力于对数据中的敏感信息进行匿名化、添加噪音、扰动等处理以保护隐私,但在一些数据使用场景下要求使用原始数据。在这种情境下对数据开放带来的隐私泄露风险进行评估,就显得尤为重要。在对现有隐私保护研究进行总结的基础上,提出一种基于矩阵计算的隐私泄露评估方法,为支持数据开放提供了有力保障。
In the era of big data,research on privacy protection in the process of data openness is one of the important research areas.Current research of privacy protection is dedicated to anonymizing sensitive data,adding noise,and disturbances to protect privacy.However,data users may ask to use raw data in some situations.It is very important to evaluate the risk of privacy leakage in data openness.This paper summarizes current research of privacy protection,and then proposes a privacy leakage evaluation method based on matrix calculation,which provides a strong guarantee for supporting data openness.
作者
周旭晨
王智慧
王宇
朱云
李思勤
汪卫
Zhou Xuchen;Wang Zhihui;Wang Yu;Zhu Yun;Li Siqin;Wang Wei(School of Computer Science,Fudan University,Shanghai 201203,China;Shanghai Key Laboratory of Data Science,Fudan University,Shanghai 201203,China)
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第1期298-303,313,共7页
Computer Applications and Software
基金
国家自然科学基金项目(61572135,61772138,U1636207)
上海市科技发展基金项目(16JC1400801)
关键词
隐私保护
矩阵计算
数据开放
Privacy protection
Matrix calculation
Data openness
