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面向类型化资源的物联网数据隐私保护方法
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Internet of Things data privacy protection method for typed resources

申请号:201810248695.3 申请日:2018-03-24
摘要:一种面向类型化资源的物联网数据隐私保护方法,其特征在于能够保护以不同形态存在的数据隐私,在数据图谱和信息图谱上直接查找数据隐私,在信息图谱上通过数据、信息以及信息结合相关数据得到数据隐私;其特征在于区分用户信息为链接形式的信息和聚集形式的信息,对于关联到数据隐私的这两种形式的信息隐私保护,提供融合的解决方法;其特征在于使用隐私度评估用户数据隐私暴露的程度,并提供经济高效的隐私保护服务,期待在用户投入最小的情况下获得程度最强的隐私保护。
Abstract: The invention provides an Internet of Things data privacy protection method for typed resources, which is characterized in that the data privacy present in different forms can be protected, the data privacy is directly searched on a data map and an information map, and the data privacy is obtained on the information map through data, information and combination of the information and related data;user information is distinguished into information in a link form and information in an aggregation form, and a fused solution is provided for the two forms of information privacy protection associated with the data privacy; and the user data privacy exposure degree is evaluated by using a privacy degree, economical and efficient privacy protection service is provided, and the strongest privacy protection is expected to be obtained with the minimal user input.
申请人: 海南大学
Applicant: UNIV HAINAN
地址: 570228 海南省海口市美兰区********(隐藏)
发明(设计)人: 段玉聪 宋正阳
Inventor: YUCONG DUAN; ZHENGYANG SONG
主分类号: H04L29/06(2006.01)I
分类号: H04L29/06(2006.01)I G06F17/30(2006.01)I
  • 法律状态
2019-07-30  授权
2018-09-25  实质审查的生效IPC(主分类):H04L 29/06申请日:20180324
2018-08-31  公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
  • 其他信息
主权项  1.一种面向类型化资源的物联网数据隐私保护方法,其特征在于能够保护以不同形态存在的数据隐私,在数据图谱和信息图谱上直接查找数据隐私,在信息图谱上通过数据、信息以及信息结合相关数据得到数据隐私;其特征在于区分用户信息为链接形式的信息和聚集形式的信息,对于关联到数据隐私的这两种形式的信息隐私保护,提供融合的解决方法;其特征在于使用隐私度评估用户数据隐私暴露的程度,并提供经济高效的隐私保护服务,期待在用户投入最小的情况下获得程度最强的隐私保护;其特征在于有如下步骤:步骤1)根据已有隐私资源构建数据图谱、信息图谱和知识图谱的三层图谱架构;步骤2)获取用户目标隐私集合OD, OD是一个三元组:{E1,E2,R}的集合;步骤3)在数据图谱和信息图谱上搜索OD,我们将搜素到的数据节点集合DOD放入目标处理集合OPC,由用户投入决定节点数量;步骤4)在信息图谱上观测E1的行为轨迹信息Ii,若用户的轨迹信息上的一些节点Ai和节点E2同时包含于节点C,那么预测数据隐私是:节点E1是E2,并使用公式1计算预测的可信度,对于可信度超过一个给定阈值的所有链接形式的信息,遍历信息图谱,在信息图谱中搜索节点E1的所有链接形式信息,存储在路径集合InfPath中,统计InfPath中每条路径的所有节点的度,用度集合DegIP存储节点的度数和出入度,并将路径和度都存储目标处理集合OPC;                          (1)表示E1与第i条路径上各个节点的交互分别对预测可信度的影响,inAi表示交互频度,M1表示轨迹Ii上与E1有交互的节点,N1表示与E1有交互的所有轨迹;步骤5)在信息图谱上观测与E1有关联关系的所有节点Di,从节点Bi上的数据可以预测E2,使用公式2计算预测的可信度,此类问题以聚集形式的信息为特征,遍历信息图谱,将可信度超过一个给定阈值的所有聚集形式的信息存储在集合InfGraph中,统计InfGraph中每个聚集的所有节点的度,用度集合DegIG存储节点的度数和出入度,并将路径和度都存储目标处理集合OPC;                           (2)表示E1与第i个聚集上各个节点的交互分别对预测可信度的影响,inAi表示交互频度,M2表示聚集Di上与E1有交互的节点,N1表示与E1有交互的所有聚集;步骤6)在信息图谱上观测E1的所有轨迹信息Ii以及与E1有关联关系的所有节点Di,通过E1的轨迹信息Ii结合关联数据Di预测E2,使用公式3计算预测的可信度,对于可信度超过一个给定阈值的所有轨迹和聚集,遍历信息图谱,将轨迹信息存储在InfPath和InfGraph中,统计节点度并存储在DegIP和DegIG中,并将路径和度都存储目标处理集合OPC;                   (3)分别表示信息和相关数据对预测可信度的影响,可通过学习得到;步骤7)对集合和OPC的处理,OPC中DOD集合的处理是采用隔离的方法,依次取DOD中的节点数据,将其存储在安全空间SC,在SC上对DOD进行加密;对于集合InfPath,分类InfPath的信息为无分支路径的信息集合PaPath和有分支路径的信息集合BrPath,统计两个集合的路径上节点的度和出入度,分别存放在PaDeg和BrDeg中;对于集合InfGraph,分类InfGraph的信息为节点度全部相等的信息EqGraph和节点度不全相等的信息NeGraph,统计两个集合的路径上节点的度和出入度,分别存放在EqDeg和NeDeg中;集合BrPath中信息的处理方法:排序BrDeg中的值,本发明根据具体情况选择排序度和出入度,依次隔离第k2条路径中度排序靠前的mk2个节点,排序NeDeg中值,依次隔离第k2个聚集排序在前的mk2个节点,集合PaPath中信息的处理方法:使用折半隔离方法隔离PaPath中每条路径ns1个节点,本发明提供两种隔离方式,一是折半隔离方法:查找PaPath中第s1条路径的中间节点,然后分别查找左右两部分的中间节,依次下去,直到找到的节点个数为ns1为止,二是:在第k1条路径的中间集中找出ns1个节点,将这ns1个节点上的数据隔离,集合EqGraph中节点数据的处理方法:对于度相等的聚集形式信息,使用顺序隔离方法隔离EqGraph中每个聚集ns2个节点信息,顺序隔离方法是依次顺序的查找并隔离EqGraph中的nk2个节点;集合NeGraph的处理方法:排序NeDeg中值,依次隔离第k2个聚集排序在前的mk2个节点;步骤8)计算数据隐私保护代价,我们假定保护一个节点数据的代价是1d,保护一个节点信息的代价是1i,累计的代价由如下公式计算得出: (4)相应的用户投入为:                     (5)其中u表示单位单价的投入;步骤9)隐私度计算(PL),本发明用隐私度来评估信息暴露的程度,A.对于OPC中InfPath集合(以链接形式为特征)的信息: 对于PaPath中的路径,即无分支路径,隐私度计算如下                         (6)Ns1表示第s1条无分支路径的节点总数,ns表示已隐藏的节点数,对于BrPath[BP]中的路径,即有分支的路径,隐私度计算如下           (7)其中,表示第k1条路径的第i个节点的度,是调整系数,可通过数据训练得到,Nk1表示第k1条有分支路径的节点总数;B.对于OPC中InfGraph集合(以聚集形式为特征)的信息:对于聚集中节点度相等的情况                         (8)对于节点度不全等的情况         (9)总的隐私度用如下公式衡量:      (10)由数据训练得出;步骤10)计算隐私等级                         (11)步骤11)判断条件UserCosti < UserCost0 & PLi < PL0, 若不满足,判断InfPath[IP]和InfGraph[IG]中的节点是否已经隐藏完毕,若未隐藏完,则返回步骤7继续隐藏下一个节点信息,若已经隐藏完,则跳转至步骤12,若判断条件满足,顺序执行步骤12;步骤12)输出推荐的(数组mk, 数组ns)和(数组mk2, 数组ns2)。
公开号  108471414A
公开日  2018-08-31
专利代理机构  
代理人  
颁证日  
优先权  
 
国别 优先权号 优先权日 类型
CN  201810248695  20180324 
国际申请  
国际公布  
进入国家日期  
  • 专利对比文献
类型 阶段 文献号 公开日期 涉及权利要求项 相关页数
SEA  CN102034123A  20110427  全文 
SEA  US8311856B1  20121113  全文 
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SEA  CN102065094A  20110518  全文 
SEA  CN103200034A  20130710  全文 
注:不保证该信息的有效性、完整性、准确性,以上信息也不具有任何效力,仅供参考。使用前请另行委托专业机构进一步查核,使用该信息的一切后果由用户自行负责。
X:单独影响权利要求的新颖性或创造性的文件;
Y:与检索报告中其他 Y类文件组合后影响权利要求的创造性的文件;
A:背景技术文件,即反映权利要求的部分技术特征或者有关的现有技术的文件;
R:任何单位或个人在申请日向专利局提交的、属于同样的发明创造的专利或专利申请文件;
P:中间文件,其公开日在申请的申请日与所要求的优先权日之间的文件,或会导致需核实该申请优先权的文件;
E:单独影响权利要求新颖性的抵触申请文件。
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类型 阶段 期刊文摘名称 作者 标题 涉及权利要求项 相关页数
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CN108471414B
 
引用文献
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CN103200034ACN103279571ACN106097114A
CN107038263A
 
被引用文献