【摘 要】
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近年来,我国民航业高速发展,乘坐飞机出行的旅客不断增加,但民航旅客在此期间会有很多个人信息暴露出来,而为了更好的服务民航旅客,需要对其信息进行分析处理,以便实现民航个性化服务。为实现这个要求,本文提出隐私度量与分级方法,对民航旅客隐私进行分级,并依据分级结果,对不同敏感级分别进行隐私保护。这种有针对性的隐私保护,节约时间和空间并提高了效率。并且可以做到在保护隐私的同时提高数据的可用性。首先,针对解
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近年来,我国民航业高速发展,乘坐飞机出行的旅客不断增加,但民航旅客在此期间会有很多个人信息暴露出来,而为了更好的服务民航旅客,需要对其信息进行分析处理,以便实现民航个性化服务。为实现这个要求,本文提出隐私度量与分级方法,对民航旅客隐私进行分级,并依据分级结果,对不同敏感级分别进行隐私保护。这种有针对性的隐私保护,节约时间和空间并提高了效率。并且可以做到在保护隐私的同时提高数据的可用性。首先,针对解决民航旅客敏感信息识别、保护困难问题,提出一种基于Shannon信息熵与支持向量机（SVM）民航旅客隐私度量与分级方法。基于民航旅客数据特点,建立了两级隐私度量要素,将普通数据属性（姓名、年龄等）称为二级要素,把二级要素对应到一级要素中,利用信息熵对二级隐私要素度量,得到一级隐私度量向量,最后将度量结果作为输入进行SVM训练,输出分级结果,根据结果显示,有较高的准确率。其次,为了使数据管理者可以对研究人员发布数据集,以便研究者根据需求对数据进行挖掘分析,采用对数据集进行差分隐私保护,但其中会加入大量噪声,从而破坏数据可用性。因此,提出了一种基于聚类的差分隐私民航旅客数据发布算法,首先改进聚类算法,按照数据类型的不同,对数值型属性和分类型属性分别选用不同的距离计算方法,将更可能相关的记录分为一组,从而降低差分隐私敏感度,结合聚类结果形成的簇,采用差分隐私保护技术对数据记录进行加噪。实验结果显示,可以在保护隐私不被泄露的同时保证数据的可用性。
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