导读:本文包含了隐私策略论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:隐私策略,社交网络,冷启动,众包
隐私策略论文文献综述
陈丽君[1]（2018）在《社交网络文本信息隐私策略预测的研究》一文中研究指出越来越多的个人数据(照片、文本、位置信息和个人资料等)被用户发布在社交网络上,使得个人数据的隐私安全遭到威胁。现有社交网络平台的隐私策略机制,无法有效地保护用户数据的隐私,因为统计发现大量用户不能正确设置隐私策略。为帮助用户设置和管理隐私策略,隐私策略自动化的概念被提出。目前相关研究主要针对图片、位置和个人资料提出相应的隐私策略预测方法,鲜有研究针对文本内容隐私策略预测展开研究。从隐私安全的角度来看,由于非结构化的文本数据表达了个人观点、生活习惯等敏感信息,容易导致用户的隐私遭到威胁。本文针对文本内容隐私策略预测技术展开研究,工作如下:⑴提出基于文本内容的个性化隐私策略预测方法。通过分析文本语义、情感倾向和社会上下文环境对该用户隐私决策产生的影响。基于用户历史隐私偏好以及随机森林算法构建个性化隐私策略预测模型。实验结果表明,该方法预测精确度大于70%,能够有效减轻用户手动设置隐私策略的负担。该方法依的缺陷在于,预测模型依赖用户历史隐私偏好,当出现新用户或用户历史策略只有一种策略的时候(冷启动问题),本方法将不再适用。⑵针对文本内容的个性化隐私策略预测技术的不足之处,提出了基于众包概念的粗粒度隐私策略预测方法,向新用户“推荐”隐私策略。通过分析众包用户颇具一般特性的隐私偏好,作为给新用户“推荐”隐私策略的参考。先从已有其他用户历史数据中,找出和目标文本动态最相似的k条文本动态以及对应的隐私策略,构建众包数据。然后分析众包数据的文本语义、情感倾向和社会上下文环境,对新用户的文本内容进行粗粒度的隐私策略预测。实验结果表明,该方法预测精确度维持在50%以上,相比于随机选择或使用默认隐私策略具有更好的效果。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2018-03-01）
王丽[2]（2017）在《大规模数据隐私策略的Skyline计算方法研究》一文中研究指出大数据时代,各个群体间交换和发布数据变得越来越重要。为了保证数据发布中的隐私安全,隐私策略对数据进行抽象描述,用一个大区间去替换数据属性的某个具体值。例如:将医疗数据表中年龄21替换成[20,30]这一区间。Skyline是一种有效的平衡隐私保护和数据可用性的方法。该方法要求筛选出一系列“感兴趣”的策略,这些“感兴趣”的策略指的是那些不被其他策略“支配”的策略。被筛选掉的策略在隐私保护和数据可用性两方面都不比留下的策略好。但是随着数据取值范围的扩大,隐私策略数量会呈指数级增长。因此,大规模数据隐私策略的Skyline计算仍然是一个重大的挑战。基于全策略空间的Skyline算法(SKY-FILTER-MR),为大规模数据隐私策略的Skyline计算提供一个有效、可扩展且高精度的解决方案。首先,将MapReduce编程模型应用到传统的隐私策略Skyline计算可以显着提高算法的效率,这样就可以有效地处理大规模数据隐私策略Skyline计算。其次,近似的Skyline是在Skyline的基础上设置一个控制计算精度的参数。它要求筛选掉的策略在隐私保护和数据可用性两个方面都不比Skyline策略集中的策略在一定的参数区间好,这样筛选掉的策略更多,将近似的Skyline应用到策略过滤可以大大降低备选策略集的规模,从而缩短了备选策略集Skyline计算的时间。同时可以通过参数设置来调节隐私保护和数据可用性的平衡。通过大量的实验和分析,SKY-FILTER-MR在最好的情况下,备选策略集规模下降了732倍,同时执行效率提高了4倍。SKY-FILTER-MR算法具有良好的扩展性,可以有效地进行大规模数据隐私策略Skyline计算。近似的Skyline参数对算法效率影响明显,参数越大,执行效率越高。在保证计算精度的前提下,SKY-FILTER-MR降低了备选策略集的规模,提高了算法的执行效率。(本文来源于《华中科技大学》期刊2017-05-01）
孙涛[3]（2015）在《基于MSVL的社交网络隐私策略验证》一文中研究指出六度空间理论的提出,为当代互联网世界打开了一扇大门,将早期社交网络的概念引入互联网,继而创立了面向社会性网络的互联网服务,也称社交网络服务(Social Network Service,SNS)。随着互联网Web技术的飞速发展,SNS已经潜移默化地覆盖了人们生活的方方面面,给人们的生活、工作和学习带来了极大的方便。然而,SNS中用户个人敏感隐私信息的过度公开化和互联网的迅速传播也导致了大量用户隐私信息泄露的问题。用户隐私信息泄露问题出现的原因是多方面的,其中一个主要原因就是SNS的隐私策略性质不健全。针对此类问题,本文提出了一种基于框架时序逻辑程序设计语言MSVL(Modeling, Simulation and Verification Language)的SNS建模及系统中隐私策略性质验证的方法。首先,选择一个合适的SNS,利用网络爬虫技术爬取得到该系统一定时间段的数据信息包；然后,编写Python程序提取数据信息包中用户相关属性信息和用户之间相互关系以及有关操作等数据信息,从而生成TXT文本；接着,从提取出的用户中选取若干个用户,并且基于这几个用户之间的关系及相应的操作构建出一个SNS用户关系图模型；最后,利用投影时序逻辑(Projection Temporal Logic, PTL)统一模型检测方法对该模型进行建模和验证。在具体验证过程中,使用MSVL对模型系统进行建模,并用命题投影时序逻辑(Propositional PTL, PPTL)公式来描述系统中典型的隐私策略性质,最终在统一MSV平台中进行仿真、建模与验证,根据验证结果,对涉及到的SNS与隐私策略性质做出相应的完善或修改。将该方法用于新浪微博的实例,结果表明了该方法的有效性。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2015-11-01）
初洪龙,何锦辉[4]（2013）在《车辆自组织网络保护位置隐私策略研究》一文中研究指出作为一种特殊自组织网络,车辆自组织网络安全应用具有良好的发展前景。本研究针对车辆自组织网络的保护位置隐私进行研究,笔名变换是一种保护位置隐私的方法。但是笔名如果在不恰当的时间和地点,这种方法会变的无效。为了解决这个问题,本研究提供一种有效的在社会场所进行笔名变换。(本文来源于《农业网络信息》期刊2013年12期）
马亚蕾[5]（2013）在《E-p3p隐私策略》一文中研究指出为了缓解隐私焦虑,企业发布了隐私声明:罗列出数据是如何使用和共享的。首席隐私官可以使用E-p3p形式化想得到的企业内部处理收集的数据。允许一个特定的数据用户使用给定一个条件所收集的特定数据,当且仅当E-p3p授权引擎允许这个基于E-p3p应用策略的请求。通过加强这个形式化的隐私常规,E-p3p可以使企业遵守他们的诺言以及阻止偶然的隐私侵害。在这篇论文中,我们描述了E-P3P隐私策略语言的形式模型,列出了一些选出的细节语言的xml句法规则。(本文来源于《电子测试》期刊2013年19期）
陆嘉俊,黄志球,王进,沈国华,柯昌博[6]（2013）在《面向行为的Web服务组合隐私策略描述研究》一文中研究指出验证Web服务组合是否满足用户隐私需求,是目前Web服务组合中隐私保护的研究热点,但现有研究很少关注带有行为特征的隐私需求。提出了一种限制隐私数据访问与服务调用时序关系的面向行为隐私需求的描述方法,为其形式化验证奠定了基础。给出了带有目标和义务等特性的面向行为的隐私策略模型,并使用六元组进行表示。给出了该模型的XML Schema定义,在此基础上实现了自然语言描述的隐私需求到XML表示的隐私策略的转换。通过案例分析说明了该方法的有效性。(本文来源于《计算机科学与探索》期刊2013年07期）
王媛[7]（2013）在《社会网络隐私策略管理关键问题研究》一文中研究指出由于社会网络的广泛传播性、动态性以及多样性,受到越来越多的用户欢迎,大量社会网络服务网站快速崛起。人们利用社会网络提供的服务,将自己的资源存放在平台上,进行信息分享和互动交流。同时,在企业内部以及合作伙伴之间利用社会网络进行管理与联系,这使得企业管理更加高效,合作伙伴之间联系更加紧密。人们在利用社会网络提供便利的同时,如何保护用户的隐私安全,防止隐私信息的非法传播,成为社会网络能否健康、持续发展的重要问题。基于隐私策略的访问控制是目前社会网络隐私保护的主要方法之一,具有灵活性、可定义性、可实施性等特点。隐私策略管理主要包含策略定义、策略验证、策略实施等方面。隐私策略定义是用户隐私偏好的规范描述形式,是实施隐私策略的依据；策略验证是对隐私策略进行冲突检测,以确保隐私策略的一致性；策略实施是对用户请求进行细粒度的访问控制,是隐私策略的具体实现手段。针对面向社会网络隐私策略管理关键问题,本文工作：(1)提出了个性化隐私策略定义与实施模型。该模型有机整合了策略定义、验证、推荐、实施等隐私策略管理的关键问题。采用一阶逻辑语言形式化定义隐私策略,能够有效表达用户的隐私偏好,通过规则推理实现了对未知用户的角色授权,以及对动态资源的权限指派。(2)针对隐私策略定义可能会导致隐私策略冲突问题,提出了基于逻辑推理的策略一致性分析方法。采用Prolog作为策略分析语言,将隐私策略相关信息转化为Prolog事实,依据策略一致性推理规则,进行Prolog目标启发式查询,发现策略冲突实例,实现自动的策略冲突分析。(3)针对非专业用户定义隐私策略困难问题,提出了个性化隐私策略推荐模型。采用信息熵和关联规则结合方法,分析现有的访问者属性与分组的相关性以及数据标签与权限设置的相关性,提出基于频繁集的隐私偏好挖掘算法,为用户进行隐私策略推荐。并针对数据标签自然语言本身存在的模糊性、不确定性等不足,进行了语义分析处理,提高隐私策略设置的准确率。(4)设计开发了面向社会网络个性化隐私保护中间件系统,实现了个性化的隐私策略设置、策略冲突分析、解决以及用户之间细粒度的访问控制,验证了个性化隐私策略定义与实施模型的可行性,并通过实验对策略一致性验证的执行效率进行了相关分析。(本文来源于《山东大学》期刊2013-04-05）
贾哲[8]（2012）在《基于本体的隐私策略冲突检测研究》一文中研究指出P3P隐私偏好平台主要被用于在用户访问网站时保护用户的隐私，它提供了基于XML的策略描述语言，使得网站可以以一种机器可读的方式描述它们的数据收集的范围以及使用的方式。但是，当前P3P隐私策略的描述方式缺乏良好定义的语义，同时在隐私数据词汇的定义及关系描述上也存在着不足，使得隐私策略的解析可能会出现不一致，不同隐私策略之间不能够进行形式化的比较，隐私策略的使用效果很难得到评估。针对以上问题，本文对P3P隐私策略的表示和策略与用户隐私偏好之间的冲突检测进行了研究。首先，本文分析了如何使用本体描述语言OWL对P3P隐私策略及用户隐私偏好进行知识表示和扩展。论文针对P3P当前描述方式语义上的缺陷，使用OWL描述P3P隐私概念及数据模式，使得P3P隐私策略的语义表达得到改进和扩展。其次，本文分析了如何使用本体可满足性推理对服务隐私策略自身语义一致性以及服务隐私策略同用户隐私偏好之间的冲突进行检测，并给出了使用OWL公理定义语义约束规则的方法，这些语义约束将为本体可满足性推理提供支持。最后，结合具体实例，通过一个实验证明了该方法的正确性。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2012-12-01）
贾哲,黄志球,王珊珊,沈国华,柯昌博[9]（2013）在《支持本体推理的P3P隐私策略冲突检测研究》一文中研究指出隐私偏好平台(platform for privacy preferences,P3P)主要被用于在用户访问网站时保护用户的隐私。同时,如何使用语义Web技术实现P3P隐私框架已经成为一个主要的关注点。分析了如何使用本体描述语言(Web ontoloty language,OWL)对P3P隐私策略及用户隐私偏好进行知识表示,并提供了若干使用OWL公理描述的约束,这些约束将为推理提供支持。分析了如何使用推理对服务隐私策略同用户隐私偏好之间的冲突进行检测。通过实验证明了该方法的正确性。(本文来源于《计算机科学与探索》期刊2013年01期）
王媛,孙宇清,马乐乐[10]（2012）在《面向社会网络的个性化隐私策略定义与实施》一文中研究指出为了实现社会网络中个性化隐私保护,提出了支持个性化隐私偏好授权模型,采用基于一阶逻辑隐私偏好描述语言,表达用户个性化隐私需求;引入基于主体属性的访问者-角色授权规则和基于客体标签的角色-权限指派规则,解决了动态用户授权和细粒度访问权限指派问题;分析了隐私策略冲突各种情况,实现了基于Prolog逻辑编程的策略一致性自动验证;设计了面向社会网络个性化隐私策略管理和实施中间件,将个性化隐私策略管理有效地集成到对既有资源的访问控制系统中,实验表明策略冲突分析具有良好的执行效率。(本文来源于《通信学报》期刊2012年S1期）
隐私策略论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
大数据时代,各个群体间交换和发布数据变得越来越重要。为了保证数据发布中的隐私安全,隐私策略对数据进行抽象描述,用一个大区间去替换数据属性的某个具体值。例如:将医疗数据表中年龄21替换成[20,30]这一区间。Skyline是一种有效的平衡隐私保护和数据可用性的方法。该方法要求筛选出一系列“感兴趣”的策略,这些“感兴趣”的策略指的是那些不被其他策略“支配”的策略。被筛选掉的策略在隐私保护和数据可用性两方面都不比留下的策略好。但是随着数据取值范围的扩大,隐私策略数量会呈指数级增长。因此,大规模数据隐私策略的Skyline计算仍然是一个重大的挑战。基于全策略空间的Skyline算法(SKY-FILTER-MR),为大规模数据隐私策略的Skyline计算提供一个有效、可扩展且高精度的解决方案。首先,将MapReduce编程模型应用到传统的隐私策略Skyline计算可以显着提高算法的效率,这样就可以有效地处理大规模数据隐私策略Skyline计算。其次,近似的Skyline是在Skyline的基础上设置一个控制计算精度的参数。它要求筛选掉的策略在隐私保护和数据可用性两个方面都不比Skyline策略集中的策略在一定的参数区间好,这样筛选掉的策略更多,将近似的Skyline应用到策略过滤可以大大降低备选策略集的规模,从而缩短了备选策略集Skyline计算的时间。同时可以通过参数设置来调节隐私保护和数据可用性的平衡。通过大量的实验和分析,SKY-FILTER-MR在最好的情况下,备选策略集规模下降了732倍,同时执行效率提高了4倍。SKY-FILTER-MR算法具有良好的扩展性,可以有效地进行大规模数据隐私策略Skyline计算。近似的Skyline参数对算法效率影响明显,参数越大,执行效率越高。在保证计算精度的前提下,SKY-FILTER-MR降低了备选策略集的规模,提高了算法的执行效率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
隐私策略论文参考文献
[1].陈丽君.社交网络文本信息隐私策略预测的研究[D].杭州电子科技大学.2018
[2].王丽.大规模数据隐私策略的Skyline计算方法研究[D].华中科技大学.2017
[3].孙涛.基于MSVL的社交网络隐私策略验证[D].西安电子科技大学.2015
[4].初洪龙,何锦辉.车辆自组织网络保护位置隐私策略研究[J].农业网络信息.2013
[5].马亚蕾.E-p3p隐私策略[J].电子测试.2013
[6].陆嘉俊,黄志球,王进,沈国华,柯昌博.面向行为的Web服务组合隐私策略描述研究[J].计算机科学与探索.2013
[7].王媛.社会网络隐私策略管理关键问题研究[D].山东大学.2013
[8].贾哲.基于本体的隐私策略冲突检测研究[D].南京航空航天大学.2012
[9].贾哲,黄志球,王珊珊,沈国华,柯昌博.支持本体推理的P3P隐私策略冲突检测研究[J].计算机科学与探索.2013
[10].王媛,孙宇清,马乐乐.面向社会网络的个性化隐私策略定义与实施[J].通信学报.2012