基于k-匿名的云計算隱私保護算法研究.pdf

1、隨著信息時代的高速發(fā)展，云計算在學習、生活和工作中的應用越來越廣泛，云計算的出現(xiàn)為用戶節(jié)省了大量的成本和精力，已被認為是新型計算機網絡體系中的關鍵內容。但云計算在安全方面并沒有與應用方面的飛速發(fā)展完全同步，到目前為止，云計算安全方面還存在著不少安全問題、安全威脅需要面對和解決，特別是在隱私保護方面，個人的隱私是每一個人最重要的信息，是受到法律保護的，但云計算在隱私保護方面做的并不完善，隱私信息泄露事件層出不窮，給人們的生活帶來了很大的威

2、脅。
　　本文首先介紹了云計算的相關背景知識，對云計算的基礎定義、發(fā)展歷程和云計算的特點以及目前云計算環(huán)境中所存在的一些安全威脅，尤其是云計算隱私保護方面的安全威脅，展開了研究分析。通過對幾種傳統(tǒng)的隱私保護方案進行分析比對，指出雖然這些方法能夠在一定程度上解決隱私保護問題，但是隨著數據挖掘技術的進一步提高，從網絡中獲取數據的方法越來越多，越來越容易，通過鏈接攻擊等攻擊方式，用戶的隱私信息仍然有可能遭到泄露。為了能夠減少鏈接攻擊對用

3、戶隱私造成的損害，對k-匿名算法進行了研究與改進。K-匿名算法基本上能夠滿足在云計算環(huán)境中的數據發(fā)布過程中對隱私保護的要求。因此將k-匿名算法應用在云計算隱私保護之中，具有特別重要的意義。在k-匿名保護模型中，實現(xiàn)k-匿名技術的兩種方法就是，泛化和隱匿。在數據表的匿名化過程中，會對數據表中的數據質量造成一定量的損失，在這樣的情況下，用戶的隱私信息才有可能得到保護。所以說匿名表的隱私保護程度和匿名表中的數據質量是兩個相互對立，相互矛盾的個

4、體，二者不可兼得，為了使得到的匿名表具有更高的實用價值，如何在隱私保護程度和數據質量這兩者之間找到中間節(jié)點是k-匿名算法的關鍵。其中最重要的就是k的取值優(yōu)化問題，如果k的取值過大，會造成無法彌補數據質量的損失；如果k的取值過小，則會導致k-匿名保護模型無法提供足夠的隱私保護來保護客戶的隱私信息，k-匿名隱私保護模型就會變的毫無意義。因此，k的取值優(yōu)化問題是關于k-匿名表是否可用的關鍵所在，對k-匿名隱私保護模型的實際應用有著重要意義。為

5、了能夠得到合適的k值對原始數據表進行匿名化，首要的一點就是找到滿足所有條件的k的取值范圍，如何找到k的取值范圍是本文研究的重點。首先，對k值的變化和匿名表的隱私保護程度發(fā)生改變之間的關系進行了理論研究和實驗分析，根據匿名表的隱私保護閾值提出了一個關于k的約束不等式。隨后，對k值的不同和匿名表中數據質量變化之間的關系進行理論研究和實驗分析，根據匿名表的數據質量閾值提出了另外一個關于k的約束不等式，根據這兩個約束不等式，可以得到滿足要求的k