粒計算在私有數(shù)據(jù)保護中的應用研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)上收集和使用個人信息變得越來越容易，個人信息的公開對未授權的用戶來說，即使不是故意地，也可能會導致個人隱私權的問題。當然，如果使用的恰當，這些數(shù)據(jù)對于科學家們、分析師們以及決策者們來說是非常寶貴的資源。所以，假如沒有有效的防御措施的話，隱私信息被侵犯的可能性則很大。因此，尋求對隱私信息的公開發(fā)布與關鍵內(nèi)容的隱含化之間的平衡，就顯得尤其重要。
　　 粒計算(Granular Computing，GrC)是信息處理的一種新

2、的概念和計算模式，其基本思想是在不同的粒度層次上進行問題求解。本文在深入研究粒計算的基礎上，將其應用到隱私保護這一新的領域中，旨在探索出一種基于粒計算的隱私保護方法。
　　 本文針對不完備信息系統(tǒng)采用基于粗糙集粒計算模型來進行隱私保護的研究。首先，在研究粒計算理論及粒計算相關模型的基礎上，提出了基于約簡屬性來構(gòu)建層次相容粒度空間的方法，并設計了相應算法。該方法根據(jù)約簡屬性的冪集來構(gòu)建各層次粒度知識，為后續(xù)的算法做好準備。其次，提

3、出基于粒計算的信息隱含化方法和相應的算法。所提出的方法以對決策信息的近似分類質(zhì)量作為一個衡量是否需要進行信息隱含的度量，通過以下幾個步驟來實現(xiàn)。第一，對原始信息系統(tǒng)進行約簡，并計算約簡屬性下對決策信息的近似分類質(zhì)量。第二，對近似分類質(zhì)量不滿足給定的信息隱含要求原始信息系統(tǒng)，則構(gòu)建它的層次相容粒度空間；第三，在所構(gòu)建的原始信息系統(tǒng)的層次相容粒度空間基礎上進行遍歷和對相應屬性值進行粒度粗化：從第一層開始對該粒度層次上的在約簡屬性子集中的所有

4、屬性的屬性值進行粒度粗化，直到粗化后的信息系統(tǒng)在該層約簡屬性集合下的近似分類質(zhì)量小于原始信息系統(tǒng)在約簡屬性集合下的近似分類質(zhì)量為止。最后，為了驗證基于粒計算的信息隱含化相關算法的有效性，精選3組測試數(shù)據(jù)集從多個角度進行實驗測試，并對實驗結(jié)果進行分析。測試結(jié)果表明本文提出的基于粒計算的信息隱含化方法是有效的。
　　 論文最后部分對所做的工作進行了總結(jié)，并分析了多個有待改進的地方，同時展望了粗糙集粒計算模型在保護隱私數(shù)據(jù)領域的進一步