[发明专利]一种面向应用的隐私保护分级方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种面向应用的隐私保护分级方法及装置。其中，方法包括：基于不同应用场景下差异化的隐私保护需求和数据效用需求，在多维数据中确定相应的敏感属性和重点关注属性；基于多维数据中的敏感属性和重点关注属性，对多维数据进行关联度分析和聚类分析，确定多维数据中各数据层次的隐私保护等级；其中，各数据层次包括：数据层、属性层和数值层；基于多维数据中各数据层次的隐私保护等级，确定隐私保护算法的参数，并基于确定参数后的隐私保护算法，对多维数据进行隐私保护。能够针对灵活多变的应用场景，快速给出兼顾数据私密性与可用性的个性化的隐私保护方案，实现数据的精准隐私保护，提高了多维数据的可用性。

技术领域

本发明涉及信息安全技术领域，尤其涉及一种面向应用的隐私保护分级方法及装置。

背景技术

随着数据的交叉与融合，多方数据共享以进行数据挖掘与行为分析具有巨大的应用价值。但是，在不同应用场景下多源融合数据的隐私保护具有个性化隐私需求：对于不同的数据提供者，数据敏感属性的界定不同，存在个性化的隐私保护需求；对于不同的数据使用者，重点关注的数据属性不同，存在差异化的数据效用需求。

针对不同应用场景下高维敏感数据发布的隐私保护问题，大部分传统发布方法通常会对整个数据集进行统一的数据处理，没有考虑数据集中不同属性的敏感度不同。实际上，有些数据属性不敏感，而有些数据的敏感程度却相对比较高。为满足高敏感属性的隐私保护需求而对整个数据集进行统一处理，不可避免会大大损失发布数据应有的可用性。

发明内容

本发明实施例提供一种面向应用的隐私保护分级方法及装置，用以解决现有的不同应用场景下多维数据的隐私保护具有个性化需求的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种面向应用的隐私保护分级方法，包括：

基于不同应用场景下差异化的隐私保护需求和数据效用需求，在多维数据中确定相应的敏感属性和重点关注属性；

基于多维数据中的敏感属性和重点关注属性，对所述多维数据进行关联度分析和聚类分析，确定所述多维数据中各数据层次的隐私保护等级；其中，所述各数据层次包括：数据层、属性层和数值层；

基于所述多维数据中各数据层次的隐私保护等级，确定隐私保护算法的参数，并基于确定参数的隐私保护算法，对所述多维数据进行隐私保护。

第二方面，本发明实施例提供一种面向应用的隐私保护分级装置，包括：

面向应用的隐私需求确定模块，用于基于不同应用场景下差异化的隐私保护需求和数据效用需求，在多维数据中确定相应的敏感属性和重点关注属性；

隐私保护等级确定模块，用于基于多维数据中的敏感属性和重点关注属性，对所述多维数据进行关联度分析和聚类分析，确定所述多维数据中各数据层次的隐私保护等级；其中，所述各数据层次包括：数据层、属性层和数值层；

隐私保护模块，用于基于所述多维数据中各数据层次的隐私保护等级，确定隐私保护算法的参数，并基于确定参数的隐私保护算法，对所述多维数据进行隐私保护。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所提供的方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所提供的方法的步骤。