6、物联网应用的数据发布隐私保护与模型优化

物联网应用的数据发布隐私保护与模型优化

1. 引言

在当今数字化时代，数据的收集、分析和共享变得越来越普遍。数据发布者负责将隐私保护数据挖掘（PPDM）技术应用于隐私数据库，他们需要是值得信任的个体，并且要提前熟悉敏感知识和规则。在向各种数据用户或挖掘者开放数据库进行挖掘之前，发布者会从各个角度对数据进行评估。

数据发布者的职责不仅是发布数据以便他人使用，还需要对数据库进行修改，以确保敏感信息不被挖掘者获取。这通常需要花费大量时间来构建或重构数据库。在发布数据库之前，必须采取所有预防措施来避免敏感信息的泄露。发布者会分析整个数据库，试图隐藏其中的敏感信息、模式和推断。

个人隐私和集体隐私是主要关注的两种隐私类型。个人或组织可能通过各种来源收集数据进行分析，但如果这些数据被公开，可能会被入侵者与外部公开数据结合，从而获取个人信息。为了解决这个问题，数据所有者通常会发布经过掩码处理的数据，但即使是掩码数据也可能与外部数据关联，从而泄露个人机密信息。

数据收集和发布模型如下：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(数据收集阶段):::process --> B(数据发布者):::process
    B --> C(数据接收者):::process
    B -->|数据1| C
    B -->|数据2| C
    B -->|数据n| C

在某些情况下，为了在不泄露敏感信息的前提下