基于生成对抗网络的隐私保护数据发布系统的研究与实现

这是一篇关于差分隐私,数据发布,生成对抗网络的论文, 主要内容为随着数字化社会建设的进程不断加快,大量的数据被企业或研究单位所收集,例如,病人的医疗病历数据或个人社交网络数据等。这些数据中往往蕴藏着丰富的价值,将它们发布可以为科学研究提供支持并给社会带来巨大效益,例如,药物研究机构对医院发布的病患数据进行分析将有利于研发出治疗顽疾的药物;政府部门对银行发布的居民金融数据分析能更有针对性的调整经济结构部署。然而,数据中同时也包含着用户的敏感信息,如果未经隐私保护处理即直接发布这些数据,不仅会给用户带来极大的隐私困扰,甚至可能引起一系列的法律问题。为此,本文将研究隐私保护的数据发布方法。关系数据(如体检中心的客户体检数据)和图数据(如传染病医院的病人时空交际数据)是两种常见的数据类型,同科学研究或生产生活关联密切。现有的面向关系数据集的隐私保护数据发布方法对数据维度大小敏感,所发布数据的效用有待提高;现有的面向图数据集的隐私保护数据发布方法无法同时兼顾图结构信息捕获和差分隐私保护。为了解决上述问题,本文针对两种典型数据类型(关系数据和图数据)的隐私保护数据发布问题进行了深入研究,并取得了以下成果:(1)针对关系数据的发布问题,提出了一种基于生成对抗网络并满足差分隐私的关系数据发布方法DP-RGAN(Differential Privacy-Relational data publishing method based on Generative Adversarial Network)。DP-RGAN基于生成对抗网络与前馈神经网络进行关系数据分布特征的抽取。考虑到训练过程中只有判别器网络能够接触到原始数据,对判别器网络训练产生的梯度信息加以差分隐私噪声扰动,从而实现了数据发布任务的隐私保护。为了减轻差分隐私扰动时梯度裁剪过程中梯度异常值的影响,提出了一种基于聚类算法的梯度裁剪方法。此外,为了进一步捕获原始数据中的分布特征信息,提出了一种基于遗传算法的多生成器动态选择方法。实验结果表明,DP-RGAN方法具有较强的关系数据分布特征捕获能力,在保证隐私保护强度的同时,发布的数据具有较高的效用。(2)针对图数据的发布问题,提出了一种基于生成对抗网络并满足差分隐私的图数据发布方法DP-GGAN(Differential Privacy-Graph data publishing method based on Generative Adversarial Network)。DP-GGAN基于生成对抗网络、图卷积网络以及变分图自编码器进行图数据分布特征的抽取。为了同时捕获节点的连接特征和图分布特征,并为数据发布方法提供隐私保护,以Wasserstein距离衡量由图卷积神经网络和前馈神经网络依次处理得到的生成图和原始图之间分布的距离,对训练过程中的敏感梯度信息引入差分隐私噪声进行梯度扰动。此外,提出了一种自适应的隐私预算分配方法,该方法根据模型训练的收敛程度灵活调整隐私预算分配大小,从而提高最终生成数据的效用。实验结果表明,DP-GGAN方法具有较强的图分布特征捕获能力,发布的图数据在保证隐私保护强度的同时,具有较高的数据效用。(3)基于所研究的数据发布方法,设计与实现了一个基于生成对抗网络的隐私保护数据发布系统。本系统将面向关系数据和图数据的发布模型封装为系统的核心模块(数据发布模块),为数据发布者和数据使用者提供了 一个满足差分隐私保护的数据发布平台。系统为数据发布者和数据使用者提供快捷的操作页面。针对数据发布者用户,系统提供数据上传、数据预处理、数据发布、数据管理、下载权限管理等功能。针对数据使用者用户,系统提供数据浏览、数据检索、数据权限申请、数据下载等功能。应用与测试结果表明,系统具有实际数据发布任务场景应用价值。

基于PINQ的差分隐私数据发布系统研究与实现

这是一篇关于隐私保护,差分隐私,PINQ,数据发布的论文, 主要内容为随着越来越多的产品和服务围绕着用户的数据建立起来,大数据时代为人们带来了个性化的服务和智能化的生活方式。但是在数据收集、使用以及发布的过程中难免会泄露用户的隐私。作为一种新型的隐私保护方法,差分隐私不仅可以抵抗任意的背景知识攻击,而且能够以严谨且高效的方法来证明其隐私保护水平,是目前隐私保护领域的研究热点。PINQ平台是最早结合差分隐私的数据分析平台,能够为底层数据集提供强大的安全保证。因此本文选取PINQ平台进行研究,设计并实现了一个基于PINQ的差分隐私数据发布系统,旨在解决数据发布与隐私保护之间的平衡性问题。首先,本文对差分隐私产生的背景、研究现状和隐私保护领域的相关方法进行了概述,并对差分隐私的相关概念和性质进行了阐述。随后详细分析了实现差分隐私的机制:拉普拉斯机制和指数机制,然后对应用差分隐私的平台和框架进行了总结。其次,本文对PINQ平台进行源码分析,详细介绍了各个聚合方法的实现,对其主要功能模块以及调用关系做了详细解析。随后概述了 PINQ平台中存在的缺陷并提出了相应的解决方式。由于平台中提供的原均值方法Noisy Average并不能提供完全的差分隐私保证,本文对其源码进行改进弥补了这一缺陷,最后使用指数机制设计了满足差分隐私的众数方法NoisyMode,以对平台的聚合方法进行完善补充。最后,本文设计并实现了基于PINQ的差分隐私数据发布系统。通过需求分析和概要设计,将该系统划分为用户管理、数据集管理、数据处理和数据发布共4个模块,并针对每个模块进行了详细设计,使用SpringBoot+Vue.js技术栈完成了系统的开发。本文旨在通过该系统打破数据分享与数据分析之间的壁垒,提供一个安全的数据分享与分析平台。

位置推荐系统中数据发布隐私保护研究

这是一篇关于隐私保护,数据发布,匿名,推荐系统,位置隐私的论文, 主要内容为大数据是信息时代的里程碑,正在以巨大的能量推动着人类社会的深刻变革。随着信息技术的跨越式发展,尤其是互联网和电子存储技术,使得人类与大数据的关系更加紧密。在大数据环境下,数据拥有机构发布的有效数据能够明显改善许多社会部门的知识储备、服务质量和生产效率。然而,巨大的发布信息量可能导致有效处理能力不足,即信息超载。推荐系统的出现有效解决了这个问题,其通过对海量数据的挖掘,为用户提供了精准信息服务和个性化决策支持。在许多推荐系统中,其所使用的发布数据并未充分考虑用户的隐私保护问题,导致使用过程中可能泄露用户的敏感信息。数据发布面临的隐私泄露问题已经成为大数据应用进步的严重阻力,因为发布数据可以精确地定位到社会中的活动个体。针对上述问题,本文首先提出了一个基于位置的个性化兴趣点推荐方案。进而,本文基于个性化泛化和差分隐私,又提出一个位置推荐系统中数据发布隐私保护方案。本文的主要工作如下:1.提出了一个基于位置的兴趣点推荐方案,通过对签到数据的分析,分别计算了关于兴趣点地理特征的两个重要参数:热度值和模拟评分值,从而计算出兴趣点的评价函数值。在匹配用户的历史偏好信息后,将发起推荐请求用户与待推荐兴趣点位置之间的距离和兴趣点位置的评价函数值作为输入,执行K-支配查询算法,返回前Top-K个最佳的兴趣点位置的查询结果,然后推荐给用户。2.提出了一个位置推荐中数据发布隐私保护方案,方案中重点研究了敏感属性的泛化和基于语义的轨迹差分隐私保护。在敏感属性泛化中,根据敏感属性个数,分别提出单敏感属性和双敏感属性隐私保护算法;在基于语义的轨迹差分隐私保护中,对原始轨迹进行差分隐私保护,然后根据位置语义分类进行结果修正,生成满足(?,?)-差分隐私要求的合成轨迹,达到隐私保护的效果。3.对所提隐私保护方案分别进行了隐私性和性能表现分析。根据常见隐私攻击模型和攻击者拥有的外部背景知识来分析本文方案的隐私保护效果,并与其他的一些方案进行了比较,显示出我们所提方案的安全性更高。在性能表现分析中,测试了单双敏感属性泛化信息损失度,结果显示本文方案比已有的全局泛化方案的信息损失更低;测试了合成轨迹的计算开销和空间偏移,并且分析了方案的数据可用性,表明本文方案在保护个人轨迹位置的同时,未降低位置语义的可用性。

位置推荐系统中数据发布隐私保护研究

这是一篇关于隐私保护,数据发布,匿名,推荐系统,位置隐私的论文, 主要内容为大数据是信息时代的里程碑,正在以巨大的能量推动着人类社会的深刻变革。随着信息技术的跨越式发展,尤其是互联网和电子存储技术,使得人类与大数据的关系更加紧密。在大数据环境下,数据拥有机构发布的有效数据能够明显改善许多社会部门的知识储备、服务质量和生产效率。然而,巨大的发布信息量可能导致有效处理能力不足,即信息超载。推荐系统的出现有效解决了这个问题,其通过对海量数据的挖掘,为用户提供了精准信息服务和个性化决策支持。在许多推荐系统中,其所使用的发布数据并未充分考虑用户的隐私保护问题,导致使用过程中可能泄露用户的敏感信息。数据发布面临的隐私泄露问题已经成为大数据应用进步的严重阻力,因为发布数据可以精确地定位到社会中的活动个体。针对上述问题,本文首先提出了一个基于位置的个性化兴趣点推荐方案。进而,本文基于个性化泛化和差分隐私,又提出一个位置推荐系统中数据发布隐私保护方案。本文的主要工作如下:1.提出了一个基于位置的兴趣点推荐方案,通过对签到数据的分析,分别计算了关于兴趣点地理特征的两个重要参数:热度值和模拟评分值,从而计算出兴趣点的评价函数值。在匹配用户的历史偏好信息后,将发起推荐请求用户与待推荐兴趣点位置之间的距离和兴趣点位置的评价函数值作为输入,执行K-支配查询算法,返回前Top-K个最佳的兴趣点位置的查询结果,然后推荐给用户。2.提出了一个位置推荐中数据发布隐私保护方案,方案中重点研究了敏感属性的泛化和基于语义的轨迹差分隐私保护。在敏感属性泛化中,根据敏感属性个数,分别提出单敏感属性和双敏感属性隐私保护算法;在基于语义的轨迹差分隐私保护中,对原始轨迹进行差分隐私保护,然后根据位置语义分类进行结果修正,生成满足(?,?)-差分隐私要求的合成轨迹,达到隐私保护的效果。3.对所提隐私保护方案分别进行了隐私性和性能表现分析。根据常见隐私攻击模型和攻击者拥有的外部背景知识来分析本文方案的隐私保护效果,并与其他的一些方案进行了比较,显示出我们所提方案的安全性更高。在性能表现分析中,测试了单双敏感属性泛化信息损失度,结果显示本文方案比已有的全局泛化方案的信息损失更低;测试了合成轨迹的计算开销和空间偏移,并且分析了方案的数据可用性,表明本文方案在保护个人轨迹位置的同时,未降低位置语义的可用性。

商业车险理赔系统的设计与实现

这是一篇关于车险改革,理赔系统,数据发布的论文, 主要内容为随着人们生活水平的日益改善,私家车也走进了普通大众家中,因此汽车保险在保险业的地位也日渐突出,其所占保险行业的收入的比重也越来越高,车险保险的经营是保险行业当前需要竞争的一个重要领域,关系到整个财险公司的商业利润和未来发展。随着商用车险改革的实施,需要对已有的管理系统进行改进和完善。配合商业车险改革顺利实施,保险行业建立了行业标准车型和车损险基准风险保费数据库,为财产保险公司科学厘定商业车险费率提供参考,提高财产保险行业商业车险经营的科学性、稳定性和规范性。本文结合中国保信公司车险理赔业务的改革过程,系统的论述了全国车险平台商业车险改革功能调整,建立了基于J2EE技术的适合于中国保险行业管理系统,本文首先调查了车险理赔改革的意义和建立一个现代化系统的背景和意义,随后分析了建立系统的必要性和对系统进行需求分析,对系统的架构以及系统经济和技术的可行性进行分析,得出了总体的设计框架以及确定各个模块所需的功能后,再对各个子模块进行分析和设计。本文中把车险改革理赔系统分为九大子系统,分别是管理子系统、查询子系统、立案子系统、查勘子系统、定损子系统、配件询价子系统、核损结案子系统,以及数据维护子系统,数据分析子系统。本文将行业车型及车损险基准风险保费数据向保险公司进行发布。为保证保险公司及时准确的获取行业车型及车损险,风险保费数据,我们建立了数据发布系统,动态向保险公司发布行业数据。设计和实现了车险改革理赔系统,该系统为公司的从业人员提供了较完整的操作流程,方便了他们的操作,也提高了对用户的实时性,具有较好的客户体验。整体上能够提高公司的运作效率。

基于生成对抗网络的隐私保护数据发布系统的研究与实现

这是一篇关于差分隐私,数据发布,生成对抗网络的论文, 主要内容为随着数字化社会建设的进程不断加快,大量的数据被企业或研究单位所收集,例如,病人的医疗病历数据或个人社交网络数据等。这些数据中往往蕴藏着丰富的价值,将它们发布可以为科学研究提供支持并给社会带来巨大效益,例如,药物研究机构对医院发布的病患数据进行分析将有利于研发出治疗顽疾的药物;政府部门对银行发布的居民金融数据分析能更有针对性的调整经济结构部署。然而,数据中同时也包含着用户的敏感信息,如果未经隐私保护处理即直接发布这些数据,不仅会给用户带来极大的隐私困扰,甚至可能引起一系列的法律问题。为此,本文将研究隐私保护的数据发布方法。关系数据(如体检中心的客户体检数据)和图数据(如传染病医院的病人时空交际数据)是两种常见的数据类型,同科学研究或生产生活关联密切。现有的面向关系数据集的隐私保护数据发布方法对数据维度大小敏感,所发布数据的效用有待提高;现有的面向图数据集的隐私保护数据发布方法无法同时兼顾图结构信息捕获和差分隐私保护。为了解决上述问题,本文针对两种典型数据类型(关系数据和图数据)的隐私保护数据发布问题进行了深入研究,并取得了以下成果:(1)针对关系数据的发布问题,提出了一种基于生成对抗网络并满足差分隐私的关系数据发布方法DP-RGAN(Differential Privacy-Relational data publishing method based on Generative Adversarial Network)。DP-RGAN基于生成对抗网络与前馈神经网络进行关系数据分布特征的抽取。考虑到训练过程中只有判别器网络能够接触到原始数据,对判别器网络训练产生的梯度信息加以差分隐私噪声扰动,从而实现了数据发布任务的隐私保护。为了减轻差分隐私扰动时梯度裁剪过程中梯度异常值的影响,提出了一种基于聚类算法的梯度裁剪方法。此外,为了进一步捕获原始数据中的分布特征信息,提出了一种基于遗传算法的多生成器动态选择方法。实验结果表明,DP-RGAN方法具有较强的关系数据分布特征捕获能力,在保证隐私保护强度的同时,发布的数据具有较高的效用。(2)针对图数据的发布问题,提出了一种基于生成对抗网络并满足差分隐私的图数据发布方法DP-GGAN(Differential Privacy-Graph data publishing method based on Generative Adversarial Network)。DP-GGAN基于生成对抗网络、图卷积网络以及变分图自编码器进行图数据分布特征的抽取。为了同时捕获节点的连接特征和图分布特征,并为数据发布方法提供隐私保护,以Wasserstein距离衡量由图卷积神经网络和前馈神经网络依次处理得到的生成图和原始图之间分布的距离,对训练过程中的敏感梯度信息引入差分隐私噪声进行梯度扰动。此外,提出了一种自适应的隐私预算分配方法,该方法根据模型训练的收敛程度灵活调整隐私预算分配大小,从而提高最终生成数据的效用。实验结果表明,DP-GGAN方法具有较强的图分布特征捕获能力,发布的图数据在保证隐私保护强度的同时,具有较高的数据效用。(3)基于所研究的数据发布方法,设计与实现了一个基于生成对抗网络的隐私保护数据发布系统。本系统将面向关系数据和图数据的发布模型封装为系统的核心模块(数据发布模块),为数据发布者和数据使用者提供了 一个满足差分隐私保护的数据发布平台。系统为数据发布者和数据使用者提供快捷的操作页面。针对数据发布者用户,系统提供数据上传、数据预处理、数据发布、数据管理、下载权限管理等功能。针对数据使用者用户,系统提供数据浏览、数据检索、数据权限申请、数据下载等功能。应用与测试结果表明,系统具有实际数据发布任务场景应用价值。

基于生成对抗网络的隐私保护数据发布系统的研究与实现

这是一篇关于差分隐私,数据发布,生成对抗网络的论文, 主要内容为随着数字化社会建设的进程不断加快,大量的数据被企业或研究单位所收集,例如,病人的医疗病历数据或个人社交网络数据等。这些数据中往往蕴藏着丰富的价值,将它们发布可以为科学研究提供支持并给社会带来巨大效益,例如,药物研究机构对医院发布的病患数据进行分析将有利于研发出治疗顽疾的药物;政府部门对银行发布的居民金融数据分析能更有针对性的调整经济结构部署。然而,数据中同时也包含着用户的敏感信息,如果未经隐私保护处理即直接发布这些数据,不仅会给用户带来极大的隐私困扰,甚至可能引起一系列的法律问题。为此,本文将研究隐私保护的数据发布方法。关系数据(如体检中心的客户体检数据)和图数据(如传染病医院的病人时空交际数据)是两种常见的数据类型,同科学研究或生产生活关联密切。现有的面向关系数据集的隐私保护数据发布方法对数据维度大小敏感,所发布数据的效用有待提高;现有的面向图数据集的隐私保护数据发布方法无法同时兼顾图结构信息捕获和差分隐私保护。为了解决上述问题,本文针对两种典型数据类型(关系数据和图数据)的隐私保护数据发布问题进行了深入研究,并取得了以下成果:(1)针对关系数据的发布问题,提出了一种基于生成对抗网络并满足差分隐私的关系数据发布方法DP-RGAN(Differential Privacy-Relational data publishing method based on Generative Adversarial Network)。DP-RGAN基于生成对抗网络与前馈神经网络进行关系数据分布特征的抽取。考虑到训练过程中只有判别器网络能够接触到原始数据,对判别器网络训练产生的梯度信息加以差分隐私噪声扰动,从而实现了数据发布任务的隐私保护。为了减轻差分隐私扰动时梯度裁剪过程中梯度异常值的影响,提出了一种基于聚类算法的梯度裁剪方法。此外,为了进一步捕获原始数据中的分布特征信息,提出了一种基于遗传算法的多生成器动态选择方法。实验结果表明,DP-RGAN方法具有较强的关系数据分布特征捕获能力,在保证隐私保护强度的同时,发布的数据具有较高的效用。(2)针对图数据的发布问题,提出了一种基于生成对抗网络并满足差分隐私的图数据发布方法DP-GGAN(Differential Privacy-Graph data publishing method based on Generative Adversarial Network)。DP-GGAN基于生成对抗网络、图卷积网络以及变分图自编码器进行图数据分布特征的抽取。为了同时捕获节点的连接特征和图分布特征,并为数据发布方法提供隐私保护,以Wasserstein距离衡量由图卷积神经网络和前馈神经网络依次处理得到的生成图和原始图之间分布的距离,对训练过程中的敏感梯度信息引入差分隐私噪声进行梯度扰动。此外,提出了一种自适应的隐私预算分配方法,该方法根据模型训练的收敛程度灵活调整隐私预算分配大小,从而提高最终生成数据的效用。实验结果表明,DP-GGAN方法具有较强的图分布特征捕获能力,发布的图数据在保证隐私保护强度的同时,具有较高的数据效用。(3)基于所研究的数据发布方法,设计与实现了一个基于生成对抗网络的隐私保护数据发布系统。本系统将面向关系数据和图数据的发布模型封装为系统的核心模块(数据发布模块),为数据发布者和数据使用者提供了 一个满足差分隐私保护的数据发布平台。系统为数据发布者和数据使用者提供快捷的操作页面。针对数据发布者用户,系统提供数据上传、数据预处理、数据发布、数据管理、下载权限管理等功能。针对数据使用者用户,系统提供数据浏览、数据检索、数据权限申请、数据下载等功能。应用与测试结果表明,系统具有实际数据发布任务场景应用价值。

商业车险理赔系统的设计与实现

这是一篇关于车险改革,理赔系统,数据发布的论文, 主要内容为随着人们生活水平的日益改善,私家车也走进了普通大众家中,因此汽车保险在保险业的地位也日渐突出,其所占保险行业的收入的比重也越来越高,车险保险的经营是保险行业当前需要竞争的一个重要领域,关系到整个财险公司的商业利润和未来发展。随着商用车险改革的实施,需要对已有的管理系统进行改进和完善。配合商业车险改革顺利实施,保险行业建立了行业标准车型和车损险基准风险保费数据库,为财产保险公司科学厘定商业车险费率提供参考,提高财产保险行业商业车险经营的科学性、稳定性和规范性。本文结合中国保信公司车险理赔业务的改革过程,系统的论述了全国车险平台商业车险改革功能调整,建立了基于J2EE技术的适合于中国保险行业管理系统,本文首先调查了车险理赔改革的意义和建立一个现代化系统的背景和意义,随后分析了建立系统的必要性和对系统进行需求分析,对系统的架构以及系统经济和技术的可行性进行分析,得出了总体的设计框架以及确定各个模块所需的功能后,再对各个子模块进行分析和设计。本文中把车险改革理赔系统分为九大子系统,分别是管理子系统、查询子系统、立案子系统、查勘子系统、定损子系统、配件询价子系统、核损结案子系统,以及数据维护子系统,数据分析子系统。本文将行业车型及车损险基准风险保费数据向保险公司进行发布。为保证保险公司及时准确的获取行业车型及车损险,风险保费数据,我们建立了数据发布系统,动态向保险公司发布行业数据。设计和实现了车险改革理赔系统,该系统为公司的从业人员提供了较完整的操作流程,方便了他们的操作,也提高了对用户的实时性,具有较好的客户体验。整体上能够提高公司的运作效率。