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综合知识
数据有效性-信息安全工程师知识点
数据有效性是指隐私保护算法在处理数据的时候,对原始信息的修改使得挖掘结果,也即最终得出的全局关联规则,与原始数据之间关系的匹配程度。它是对发布数据质量的度量,反映了通过隐私保护技术之后,原始数据的信息丢失程度。数据缺损的越多,信息丢失的越多,数据的有效性就会越差。 [
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2019-04-09
数据匿名化定义-信息安全工程师知识点
数据匿名化所处理的原始数据,如医疗数据、统计数据等,一般为数据表形式:表中每一条记录(或每一行)对应个人,包含多个属性值。下面给出几个常见定义:定义5-4原始数据集t:最原始待被公开发布的数据集合,设t{a1,a2,…,am},其中ai表示数据集的第i个属性,若t中含有n条记录,则每条记录表示为tj(1≤j≤n),tj[ai]表示第j条记录中属性ai对应的值。 [
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2019-04-08
k-匿名-信息安全工程师知识点
定义5-9k-匿名:原始数据表为t{a1,a2,...,an},设匿名化后数据表为rt{a1,a2,…,an},qirt是与其对应的准标识符,称数据表rt满足k-匿名,如果rt[qirt]中的每个序列值在rt[qirt]中至少出现k次(k>1)。数据表rt中具有相同准标识符的若干记录称为一个等价类,即k-匿名实现了同一等价类内记录之间无法区分(敏感属性值除外),如表5-7是表5-6的2-匿名化表。 [
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2019-04-08
l-多样性-信息安全工程师知识点
为了解决同质性攻击和背景知识攻击所带来的隐私泄露,研究人员在b匿名的基础上提出了l-多样性(l-diversity)原则。l-diversity保证每一个等价类的敏感属性至少有l个不同的值,l-diversity使得攻击者最多以1/l的概率确认某个体的敏感信息。下面给出l-diversity的定义: [
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2019-04-08
p-Sensitive k-Anonyrnity-信息安全工程师知识点
发布的数据满足k-匿名化原则的同时(k>1,p<的,还要求同一等价类中的记录至少出现p个不同的敏感属性值,这与不可区分l-diversity具有基本相同的设计思想。该匿名化原则在某些数据集上可能会带来很大的信息可用性损失,也不足以抵抗敏感属性值的偏斜性攻击(skewnessattack)和相似性攻击(similarityattack)。 [
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2019-04-08
t-Closeness-信息安全工程师知识点
发布的数据满足k-匿名化原则的同时,还要求等价类内敏感属性值的分布与敏感属性值在匿名化表中的总体分布的差异不超过t。在l-diversity基础上,考虑了敏感属性的分布问题,它要求所有等价类中敏感属性值的分布尽量接近该属性的全局分布。 [
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2019-04-08
个性化匿名-信息安全工程师知识点
前面提到的匿名化原则仅提供表级别的保护粒度,对表中所有敏感属性值提供相同程度的保护,并未考虑其相应的语义关系,造成大量不必要的信息损失。研究人员提出了个性化匿名(personalizedanonymity)的概念,并给出个性化匿名的一般方法。 [
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2019-04-08
动态数据匿名化-信息安全工程师知识点
目前大部分匿名化原则都是针对静态数据的,并未考虑数据记录动态更新后重发布的隐私保护问题。数据的动态更新在现实中是极为常见的,然而如果我们还按照原有的方法对更新后的数据集进行匿名化并重发布,很可能在多个不同的发布版本间存在推理通道,从而造成隐私泄露。 [
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2019-04-08
数据匿名化原则-信息安全工程师知识点
信息安全工程师知识点:数据匿名化原则1)k-匿名2)l-多样性3)p-sensitivek-anonyrnity4)t-closeness5)个性化匿名6)动态数据匿名化 [
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2019-04-08
泛化-信息安全工程师知识点
泛化的基本思想是用更一般的值来取代原始属性值。通常泛化可分为两种类型:域泛化和值泛化。域泛化是指将一个给定的属性域泛化成一般域。如,属性data原始域do={430072,430071,430173,430174}被泛化成d1={4300**,4301**},以便在语义上表达一个更大的范围,如图5-23所示。经过连续多次泛化形成的域泛化层次结构称之为域泛化层,记为dgha。 [
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2019-04-08
抑制-信息安全工程师知识点
抑制又成隐匿,是指用最一般化的值取代原始属性值。如图5-24值泛化层vghdo中处于顶层的"最大值"即为该属性每个值抑制操作的结果。在k-匿名化过程中,若某些记录无法满足b匿名要求,则一般采用抑制操作。被抑制的相应属性值所在记录要么从数据包中删除,要么相应属性值用“*”填充,以保持有关统计特性。 [
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2019-04-08
数据匿名化方法-信息安全工程师知识点
目前提出的匿名化方法主要通过泛化和抑制操作来实现,该技术不同于一般的扭曲、扰乱和随机化方法,它们能保持发布前后数据的真实性和一致性。 [
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2019-04-08
下面关于跨站攻击描述不正确的是()
下面关于跨站攻击描述不正确的是()a.跨站脚本攻击指的是恶意攻击者向web页面里插入恶意的html代码b.跨站脚本攻击简称xssc.跨站脚本攻击也可称作cssd.跨站脚本攻击是主动攻击 [
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2019-04-04
同态公钥密码体制-信息安全工程师知识点
在smc技术所采用的各种密码算法中,一个重要的密码体制是具有同态性质的公钥密码体制。现有的几类同态加密方案的安全性都是基于数论中的著名计算难解问题,主要包括r阶剩余假设、素数群中离散对数假设等。 [
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2019-04-03
零知识证明-信息安全工程师知识点
零知识证明(zeroknowledgeproof-zkp)是密码学中的一个基本方法,目的是使证明者p向验证者v证明自己拥有某个秘密,同时p又不会向v泄露该秘密的任何其他有用的信息。按证明者和验证者之间是否需要交互作用,zkp分为交互式和非交互式零知识证明协议,下面给出交互式证明系统的简单定义。 [
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2019-04-03
混合网协议-信息安全工程师知识点
混合网(mixnets/mixnetwork)是实现匿名发送的基本密码协议,1981年chaumd首次提出混合网的概念。混合网由服务网的集合构成,原始信息输入混合同,通过多次秘密置换后再输出,隐藏了输出消息与发送方的关系,实现匿名消息发送。表5-5给出了混合网协议的原理。 [
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2019-04-03
安全多方计算-信息安全工程师知识点
考虑以下场景:alice认为她得了某种遗传疾病,想、验证自己的想法。正好她知道bob有一个关于疾病的dna模型的数据库。如果她把自己的dna样品寄给bob,那么bob可以给出她的dna的诊断结果。但是alice又不想别人知道,这是她的隐私。所以,她请求bob帮忙诊断自己dna的方式是不可行的。因为这样bob就知道了她的dna及相关私人信息。 [
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2019-04-03
分布式匿名化-信息安全工程师知识点
在分布式环境下,数据匿名化的重点问题是:如何在通信时既能保证站点数据隐私不地露,又可以收集得到足够的信息来满足数据挖掘规则的要求,从而使实现的数据医名保护的利用率尽量高。以在垂直划分的数据环境下实现两方的分布式k-匿名为例。两个站点s1和s2,它们拥有的数据分别为{id,a1,…a1n},{id,a21,a2n}。其中aij为si拥有数据的第j个属性。利用可交换加密在通信过程中隐藏原始信息,再构建完整的匿名表判断是否满足匿名条件来实现分布式匿名化。 [
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2019-04-03
水平分布下关联规则挖掘的隐私保护算法-信息安全工程师知识点
数据水平分布的关联规则挖掘的目的是寻找全局关联规则。在水平分布的数据库中,一个项集的全局支持度是所有局部支持度之和,可以由局部频繁项集产生全局频繁项集。隐私保护的一般思路是保证参与关联分析的各个站点只能知道自身的频繁项集和支持度,而无法知晓其他站点的频繁项集和支持度。 [
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2019-04-03
垂直分布下关联规则挖掘的隐私保护算法-信息安全工程师知识点
数据垂直分布下的关联规则挖掘的关键在于项集中的项分布在不同站点,需要在这样的情况下计算项集的支持度。通过参与关联分析的各个站点的中间数据计算出项集支持度,然后将该项集支持度同最小支持度阈值进行比较,即可判定该项集是否频繁。隐私保护的关键在于如何安全地计算出项集支持度,即在计算项集支持度的同时执行安全的协议。 [
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2019-04-03
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