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基于k-匿名的订单信息安全发布系统应用与研究开题报告

 2021-03-10 23:38:00  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1 研究目的及意义

随着大数据与云计算为代表的智能时代的到来,人们的生活变得越来越透明,高效,而这一切都是基于信息的挖掘与分析的结果。然而,越来越高效、精确、隐秘的数字信息挖掘技术,同时也导致了机密、隐私的泄露危机,为了更加有效地保护数据,信息安全的重要性被持续提高。信息安全问题也成为了现今极其关键的研究内容,当前主要的应对方法有(1)匿名保护,对显性个人信息进行隐藏或者去除,仅公布个人部分信息以达到加密效果,但链式攻击往往能够通过综合其他背景知识破解、推导出信息。(2)提供不准确的信息,在信息公布之前就对其加入错误信息,包括但不限于扭曲、扰乱、随机化的方法,使信息难以判别,但这样也导致信息的不真实与不完整。(3)对信息设置密码,通过对信息加密传输、存储而达到保护效果,然而很多挖掘算法采用密码学技术突破加密,并且有众多案例。

对于一个订单发布系统而言,既要保护发布个人的信息包括(位置、所购物、账号、身份信息等),又要提供可识别的订单,使得购买者能够了解自己的订单信息,对于一些不公布的信息可以采用设置密码的方式来加密,但对于需要公布或不保密的信息而言,就需要使用其他的方法。

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2. 研究的基本内容与方案

本文将从实际应用层次来设计一个订单发布系统,并以web网页的形式给出系统界面以及操作。系统主要功能是对一个或多个按照具体格式定义的订单进行匿名处理,其中应用k-匿名的方法来达到匿名效果。以java网络编程为核心,制作网页客户端,提供不限于订单查看,订单发布,订单匿名处理,订单取消等功能,具体处理方法是:首先提取订单,可以手动填写订单或者从数据库中提取订单,同时对于excle表数据转换为数据订单形式,对于这些数据简单判断后进行匿名处理,其中匿名规则采用部分k-匿名,即并不对所有信息均采用k-匿名,这是因为有些信息本身的识别度不高,如国籍,性别,兴趣等,但是关键信息均匿名处理,且采用多种k-匿名方式,比如关于抵制的区间大小泛化(如洪山区泛化为武汉),关于数值信息的不同部分泛化(如 1999-09-09泛化为1999-**-**)然后公布泛化后的信息,并对信息进行检查,如图1所示。最后进行信息损失率的计算。



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3. 研究计划与安排

第1-4周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需理论基础。确定方案,完成开题报告。

第5-6周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译,熟悉开发环境。

第7-10周:编程实现各算法,并进行仿真调试。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1]熊平,朱天清,王晓峰. 差分隐私保护及其应用[j]. 计算机学报.2014(1):101-122.

[2]刘艺龙. 基于泛化树的k-匿名数据集的挖掘算法研究[d].东华大学学位论文.2013.

[3]岑婷婷,韩建民,王基一,李细雨. 隐私保护中k-匿名模型的综述[j]. 计算机工程与应用.2008.44(4):10-14.

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