差分隐私保护的学习资源学习热度推荐

如何降低学习隐私的泄露风险,是在线学习面临的一个亟待解决的问题。文章首先揭露了基于学习资源学习热度的推荐系统的形成与隐私泄露风险问题;针对此问题,文章基于差分隐私保护理论,提出了差分隐私保护的学习资源学习热度推荐方案,即对学习资源推荐值进行差分隐私保护处理后再发布结果;最后,文章通过问卷统计分析和实验对比分析,验证了差分隐私保护的学习资源学习热度推荐效果。差分隐私保护的学习资源学习热度推荐的运用,既能保护学习者的学习隐私,又能保留较高的数据可用性,有利于促进在线学习的安全、健康发展。     

面向大数据环境的数据库隐私保护区块链模型

为了保护大数据环境中数据库的隐私,提出了一种基于区块链的数据库隐私保护模型.该模型使用分布式区块链来保护敏感数据,并将非敏感数据保存在普通的分布式数据库中.设计了一个数据管理策略以实现数据分配和搜索等操作.提出了用于区块链账本维护的共识协议和随机同态椭圆曲线密码加密模型,以提高数据安全性和效率.实验结果表明,提出的模型能减少数据库搜索时间,改善加密的性能,并且能节省硬盘和处理器资源.     

PINQ下K-means的差分隐私保护研究

差分隐私保护是Dwork提出的基于数据失真技术的一种新的隐私保护模型,由于其克服了传统隐私保护需要背景知识假设和无法定量分析隐私保护水平的缺点,近年来迅速成为隐私保护领域研究热点。PINQ是最早实现差分隐私保护的交互型原型系统。介绍了差分隐私保护相关理论基础,分析了PINQ框架的实现机制。以PINQ中差分隐私保护下K means聚类实现为例,研究了差分隐私在聚类中的应用。仿真实验表明,在不同的隐私预算下,实现的隐私保护级别也不同。     

基于数据库应用的隐私保护策略研究

数据泄密给计算机网络技术应用的发展带来了很大的隐患,敏感数据、核心信息的泄密是目前企业办公自动化发展的阻碍之一,对于数据库应用隐私保护的研究是现代电子商务发展的关键。论文结合数据库的特点,分析了数据库应用中的若干问题,针对问题提出了几点数据库应用的隐私保护策略,以促进数据库应用的安全、有效,提高数据库应用的稳定性、可靠性和效益。     

教育数据安全与隐私保护的防治——基于美国联邦“教育隐私计划”的分析北大核心CSSCI

美国联邦教育大数据战略的实施,推动了全美对教育数据安全治理与隐私保护的重视。尤其自2011年以来,美国联邦教育部全面实施的"教育隐私计划",健全与完善了政府对教育数据隐私安全的防治。"教育隐私计划"的实施首先体现在立法政策层面,美国联邦政府先后发布了《隐私权法》《家庭教育权利和隐私权法》《学生权利保护法》等,完善了教育隐私保护的法律规制体系,推动了美国联邦教育数据安全防治政策的实施。其次在教育隐私保护的技术层面,美国联邦隐私技术援助中心的技术援助服务日趋完备,持续提供教育数据安全防治的技术指导资源、技术培训服务等。最后在教育隐私保护评估机制层面,教育数据隐私影响评估的全面开展,有助于维护教育利益相关者的数据隐私安全。     

技术嵌入：网络空间个体隐私安全体系的建构理路——基于观念、技术与制度的分析框架

随着互联网的飞速发展,网络空间中人的隐私安全保护逐步成为人类生产生活关注的焦点。网络隐私安全是国民安全与信息安全在网络空间中的交叉合集,隐私安全的保护是对互联网公共性这一乌托邦的消解。总体来看,网络隐私安全体系就是通过观念意识、技术工具和制度措施来实现公民在网络空间中的自由活动以及个人私密的数据信息不受外部威胁和内部侵害的稳定状态。从某种意义而言,网络空间是一个公共性与反公共性同时存在的场域。大数据技术治理驱动下的个体隐私保护旨在建立大数据技术与个体隐私保护之间的联系,通过大数据实现“技术治理”到“技术赋能”的转变。因此,要加强网络隐私安全观念的培养,提升网络隐私安全技术水平,对网络隐私安全进行制度化建设。     

数据驱动教育数字化转型的信任机制——教育大数据全生命周期隐私增强模型的构建与典型应用场景分析

教育大数据正在成为驱动国家教育数字化转型战略行动的核心资源,带来了巨大的教育价值,但教育大数据的采集和分析产生了隐私侵害风险、信任危机等严峻问题,阻碍了数据的共享、开发和利用。如何增强教育大数据在开放共享、共建共用中的隐私保护和信任关系,成为制约数据驱动教育数字化转型的关键难题。对此,文章首先采用文献分析法,剖析了教育大数据隐私保护的研究现状与关键问题。随后,文章从应用场景角度设计了教育大数据全生命周期隐私增强框架,并基于此框架从技术实现角度构建了满足不同实体、不同阶段隐私需求的教育大数据全生命周期隐私增强模型及其应用流程。最后,文章介绍了该模型的典型应用场景,涉及学分与资质认证、教育协同与治理、可信评教、个性化学习服务等多个方面。文章的研究能够厘清教育大数据开放共享时的隐私保护关键问题和技术思路,可为实现教育数据要素化全生命周期的隐私保护、建立健全数据驱动教育数字化转型的信任机制提供参考。     

一种改进的k-匿名隐私保护方法

隐私保护已经成为数据挖掘中的一个重要问题。K-匿名化是数据发布环境下保护数据隐私的一种重要方法。但是该模型无法实现保护数据集中的敏感关系。基于以上的研究,提出一种改进的k-匿名技术来实现对敏感信息和敏感关系的保护。实验表明该方法具有更好的隐私性和高效性。     

面向位置大数据的差分隐私保护研究

通信技术和数据挖掘技术的发展,使隐私数据保护面临巨大挑战。为解决位置大数据服务的恶意访问泄露个人敏感信息问题,提出一种新的防止基于背景知识攻击的差分隐私保护模型。首先对位置大数据进行预处理,将位置数据和非位置数据分开,然后运用差分隐私机制分别添加噪声,对扰动后的数据匿名重组后发布。实验结果表明,该方法能有效减少攻击者获取相关敏感数据,保护了用户位置隐私安全。     

传统数据库隐私泄露的研究

信息技术的快速发展使得信息产业公司收集用户信息变得更加容易,国内外发生个人隐私信息泄露事件屡屡发生,为个人的生活和学习带来很大的伤害和麻烦.本文结合自己的研究方向,综述了国内外隐私保护的相关文献,主要探讨传统数据库领域的隐私泄露及其保护技术.     

云环境下教师学习共同体的隐私保护——基于ORAM与群签名的融合技术

信息技术为教师学习共同体带来便利的同时,也产生了新的隐私安全问题。为此,文章通过分析云环境下用户的隐私保护内涵和传统的隐私保护技术,针对云环境下教师学习共同体的隐私安全问题,提出了运用ORAM(Oblivious Random Access Machine)与群签名的融合技术来保护云环境下教师学习共同体隐私的策略。该策略的提出,既解决了传统加密方案无法防止云端数据访问模式序列泄露的问题,也可有效应对传统云端访问控制无法保护云端数据访问模式序列的挑战。此外,文章提出的ORAM与群签名的融合技术切实保护了云环境下教师学习共同体的隐私,促进了信息时代教师专业的可持续、高质量发展。     

XML信息共享中隐私保护技术研究

随着计算机处理能力、存储技术以及网络技术的迅速发展,信息电子化程度得到了极大的提高,这也使得XML信息共享更加广泛地深入到人们的生产和生活的方方面面．但是,随之产生的隐私泄露现象屡见不鲜,所以,如何保护XML隐私数据和防止敏感信息泄露成为当前面临的巨大挑战．而信息共享中隐私保护研究的目标就是在保护数据隐私的同时又不影响数据应用．本文对隐私保护领域已有的研究成果进行了总结,对各类隐私保护技术的基本原理、特点进行了阐述,并介绍了各类技术的典型应用．在对已有技术深入对比分析基础上,指出了隐私保护技术的未来发展方向．     

关联规则隐藏算法综述

近年来,数据挖掘备受青睐,它可以从大量数据集合中提取隐藏的知识。如何实现既找到数据中隐藏的知识,又不透露其中的敏感信息尤为关键。隐私保护数据挖掘（PPDM）能够实现对敏感信息的保护,关联规则隐藏是PPDM技术中的一种,用来保护敏感性的关联规则。总结了关于隐私保护的数据挖掘方法并指出了其优缺点,同时重点对关联规则隐藏算法进行了分析。     

试论基因隐私权的民事法律保护

基因科技的发展使人类的隐私到了基因的层面。当前我国人类基因资源大量流失，基因隐私保护迫在眉睫，因此，我国民事法律应该明确基因信息属于隐私，并对基因隐私权进行严格的法律保护。     

基于区块链的隐私安全保护可行性分析

随着人们对信息安全越来越重视,区块链技术近年来发展迅速。介绍了区块链关键技术,对基于区块链的隐私保护方式及优缺点进行了系统概述,分析基于区块链隐私安全保护的可行性。得出结论：区块链作为一种去中心化、不可篡改的记录技术,可在一定程度上为用户提供隐私安全保障。因此,基于区块链的隐私安全保护是可行的,也为传统隐私保护提供了新思路。     

基于区块链和隐私保护的网络数据共享技术研究

随着大数据和云计算的快速发展,借助第三方平台进行数据共享已成为主流模式,但在数据共享过程中容易出现交易双方互不信任、数据被窃取、标识不唯一等问题.针对这一情况,结合区块链技术构建网络数据共享平台,利用区块链集中维护不易篡改、去中心化、数据库可靠等特点,解决数据隐私保护和共享难题.首先,根据网络数据共享难题构建安全模型建立共识机制,继而通过数据加密和访问控制机制保护数据隐私,最终实现网络数据安全、实时共享,构建健康可信的网络环境.通过与其他模型在隐私保护和安全性上进行比较,验证本设计具有较强的实用性.     

物联网隐私保护与安全性维护技术分析

伴随着物联网运用的迅猛发展,越来越多在的私密性信息需要通过相应的传感器进行远距离的交互传输,因此,对于物联网这一特殊的发展产业而言,要想能够有效的对客户隐私进行保护,就必须不断增强在物联网当中的安全维护技术体系,进而有效的保证客户以及企业未来的发展和推进,因此本文首先对物联网及隐私安全保护问题进行分析,进而在物联网当中融合椭圆曲线无线传感器网络安全密钥技术、隐私密钥中的RFID双向认证与密钥协商协议技术以及人脸识别技术进行身份验证,有效的推动物联网隐私安全保护技术的重新构建,为促进物联网企业的发展垫定良好的理论基础和实践经验。     

教育类App隐私保护评价指标构建和保护现状研究

技术的发展给学生的学习带来了无尽的便利,但也对学生的数据隐私保护提出了挑战。教育类App作为面向学生的信息化工具,其保护数据隐私的情况至关重要。为研究国内教育领域App保护学生隐私的现状,采用内容分析法从国内外相关法律法规和研究文献中提取评价指标,建立面向教育类App的隐私保护评价指标。然后,抽样选取30个教育领域的App,应用该指标进行评估。结果表明,国内教育领域App保护未成年学生隐私的力度尚可,但也存在一定问题。例如,儿童隐私保护政策制定情况差,隐私保护政策提示不明显,隐私保护政策内容表述模糊,对未成年人信息管理重视度不够,等等。最后,针对我国学生数据隐私保护现状和问题,从隐私保护政策设置、建立隐私保护机构、完善律法等多个角度提出相应对策。     

基于联盟链的学习数据存储系统研究

近年来,教育技术领域持续关注教育数据的相关应用,如学习分析、学习测量、自适应学习等。通常情况下,教育数据存储于各教育机构自己的数据库中,学习者跨平台进行学习活动时,产生的学习数据被分割,失去完整性;此外,教育数据的隐私安全问题逐渐受到重视。区块链技术在金融领域的发展,所产生的联盟链为解决教育数据的存储与隐私安全问题提供了解决思路。通过对公用链与联盟链进行比较分析,文章提出了基于联盟链的学习数据存储系统,以连接不同机构的数据库,并按时间顺序提供学习者完整的历史学习数据,在一定程度上保护了学习者的教育数据隐私安全。     

基于移动趋势的轨迹隐私保护研究综述

移动设备的普及为基于位置的服务应用带来新的发展机遇,但在使用LBS时造成的轨迹隐私泄露问题成为LBS普及的隐患.轨迹泛化法是一种轨迹隐私保护技术,在保护轨迹隐私的同时还可提高服务质量.基于组的轨迹隐私保护技术特点,对不考虑移动趋势的轨迹泛化法进行分析,总结基于移动趋势的轨迹隐私保护方法并对未来研究方向进行展望.