一種個人行為數(shù)據(jù)匿名化方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種個人行為數(shù)據(jù)匿名化方法及系統(tǒng)，其通過對用戶行為進行建模，計算用戶行為出現(xiàn)的先驗概率，再根據(jù)用戶已經(jīng)公開的行為，對當(dāng)前可能的行為進行劃分和一般化表示，可以保證攻擊者即使在已知用戶行為習(xí)慣和本匿名方法的情況下，仍然不能對隱私信息出現(xiàn)概率的做出更高的推測，降低甚至避免了泄漏個人隱私的風(fēng)險。
【專利說明】一種個人行為數(shù)據(jù)匿名化方法及系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計算機【技術(shù)領(lǐng)域】，一種個人行為數(shù)據(jù)匿名化方法及系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著當(dāng)今移動技術(shù)的飛速發(fā)展，移動設(shè)備和各類傳感器的廣泛應(yīng)用，如手機、手環(huán) 及在設(shè)備上安裝的眾多應(yīng)用都會采集到人們生活中的各類數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)一方面使人們的 生活更加便捷，另一方面也使得個人信息更多地被服務(wù)商收集，增大了隱私泄露的風(fēng)險。
[0003] 當(dāng)前隱私保護的問題逐漸被人們重視，也出現(xiàn)了許多對數(shù)據(jù)進行匿名化的方法。 這些方法主要分為兩種，一種在移動端，對傳輸?shù)椒?wù)器的數(shù)據(jù)進行處理；另一種在服務(wù)器 端，對收集到的所有數(shù)據(jù)進行處理。這些方法包括對數(shù)據(jù)增加噪聲、加密、替換、刪除屬性或 者與偽造數(shù)據(jù)結(jié)合等。
[0004] 目前，匿名化的方法會對破壞隱私的一方已知的信息做出限制，這樣限制攻擊者 能力的匿名化方法并不能保證是完全可靠的，另外，有一些對數(shù)據(jù)的修改也會造成數(shù)據(jù)實 用性降低。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是提供一種個人行為數(shù)據(jù)匿名化方法及系統(tǒng)，通過對用戶行為進行 合理的合并和一般化，確保真實信息不會被泄露，也保證了數(shù)據(jù)的實用性。
[0006] 本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：
[0007] -種個人行為數(shù)據(jù)匿名化方法，該方法包括：
[0008] 按照時間順序?qū)τ脩粜袨槭褂靡浑A馬爾科夫鏈進行建模，獲得各個用戶行為C發(fā) 生的先驗概率Pr [Xt = c]，Xt表示時刻t發(fā)生用戶行為c的隨機變量；
[0009] 根據(jù)已經(jīng)發(fā)生的用戶行為集合3，并結(jié)合一階馬爾科夫鏈模型計算當(dāng)前時刻t可 能發(fā)生的用戶行為集合；
[0010] 對所述可能發(fā)生的用戶行為集合進行劃分，獲得若干組劃分后的集合；劃 分后的每一組集合中均包含多個子集，再基于下式對每一組集合中的子集進行判斷：

【權(quán)利要求】
1. 一種個人行為數(shù)據(jù)匿名化方法，其特征在于，該方法包括： 按照時間順序?qū)τ脩粜袨槭褂靡浑A馬爾科夫鏈進行建模，獲得各個用戶行為C發(fā)生的 先驗概率Pr [Xt = c]，Xt表示時刻t發(fā)生用戶行為C的隨機變量； 根據(jù)已經(jīng)發(fā)生的用戶行為集合3，并結(jié)合一階馬爾科夫鏈模型計算當(dāng)前時刻t可能發(fā) 生的用戶行為集合； 對所述可能發(fā)生的用戶行為集合進行劃分，獲得若干組劃分后的集合；劃分 后的每一組集合中均包含多個子集，再基于下式對每一組集合中的子集進行判斷： Prh =N巧-Pr[不=y ^，篩選出所有子集均可公開的集合；其中，S為用戶設(shè)定的 隱私集合s中需要保護的用戶行為，s為隱私保護的程度，其值越小保護程度越高，7為 包含已經(jīng)發(fā)生的用戶行為集合3與當(dāng)前子集的集合； 當(dāng)發(fā)生某一真實用戶行為時，選擇包含該真實用戶行為的子集向外發(fā)送，實現(xiàn)個人行 為數(shù)據(jù)匿名化。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述可能發(fā)生的 用戶行為集合進行劃分，獲得若干組劃分后的集合，并基于下式進行篩選： Pr = s I - Pr [不=y S J，獲得所有子集均可公開的集合包括： 枚舉所述可能發(fā)生的用戶行為集合中所有的子集，獲得若干組劃分后的集合； 再根據(jù)隱私行為集合S判斷每一子集是否可以公開；其中，滿足下式 Prp M，則表示該子集可以公開； 從所述若干組劃分后的集合中，篩選所有子集均可公開的集合； 從所述所有子集均可公開的集合中選擇實用性最大的集合；其中，一個子集的實用性 為該子集的先驗概率除以子集中用戶行為的個數(shù)，一個集合的實用性為其子集的實用性之 和。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，集合中的每一子集中包含一個或多個 用戶行為，若包含多個用戶行為，則所述多個用戶行為至少存在一個相同或相似的屬性。
4. 一種個人行為數(shù)據(jù)匿名化系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括： 建模模塊，用于按照時間順序?qū)τ脩粜袨槭褂靡浑A馬爾科夫鏈進行建模，獲得各個用 戶行為c發(fā)生的先驗概率Pr [Xt = c]，Xt表示時刻t發(fā)生用戶行為c的隨機變量； 用戶行為集合獲取模塊，用于根據(jù)已經(jīng)發(fā)生的用戶行為集合3,并結(jié)合一階馬爾科夫 鏈模型計算當(dāng)前時刻t可能發(fā)生的用戶行為集合； 集合劃分與篩選模塊，用于對所述可能發(fā)生的用戶行為集合進行劃分，獲得若干組劃 分后的集合；劃分后的每一組集合中均包含多個子集，再基于下式對每一組集合中的子集 進行判斷：Pi{不PrfXf S 篩選出所有子集均可公開的集合；其中，s為 用戶設(shè)定的隱私集合S中需要保護的用戶行為，S為隱私保護的程度，其值越小保護程度 越高，P為包含已經(jīng)發(fā)生的用戶行為集合3與當(dāng)前子集的集合； 匿名發(fā)送模塊，用于當(dāng)發(fā)生某一真實用戶行為時，選擇包含該真實用戶行為的子集向 外發(fā)送，實現(xiàn)個人行為數(shù)據(jù)匿名化。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述集合劃分與獲取模塊包括： 集合劃分模塊，用于枚舉所述可能發(fā)生的用戶行為集合中所有的子集，獲得若干組劃 分后的集合； 判斷模塊，用于根據(jù)隱私行為集合S判斷每一子集是否可以公開；其中，滿足下式 Pr [不=-PrfXf =小5，則表示該子集可以公開； 集合篩選模塊，從所述若干組劃分后的集合中，篩選所有子集均可公開的集合； 集合選擇模塊，用于從所述所有子集均可公開的集合中選擇實用性最大的集合；其中， 一個子集的實用性為該子集的先驗概率除以子集中用戶行為的個數(shù)，一個集合的實用性為 其子集的實用性之和。
6. 根據(jù)權(quán)利要求4或5所述的系統(tǒng)，其特征在于，集合中的每一子集中包含一個或多個 用戶行為，若包含多個用戶行為，則所述多個用戶行為至少存在一個相同或相似的屬性。
【文檔編號】G06F21/60GK104361123SQ201410727902
【公開日】2015年2月18日 申請日期:2014年12月3日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月3日
【發(fā)明者】孫廣中, 魏燊, 周英華 申請人:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)