【摘 要】
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传统的信息安全风险评估较少涉及对背景知识关联分析所导致的隐私泄露风险。针对基于关联分析的大数据隐私泄露风险问题,以隐私资产、隐私威胁因子和隐私存储有效时间为要素
【机 构】
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贵州大学理学院,贵州大学密码学与数据安全研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助（61262073）, 全国统计科学研究计划基金项目资助（2013LZ46）, 贵州省统计科学研究课题项目资助（201511）
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传统的信息安全风险评估较少涉及对背景知识关联分析所导致的隐私泄露风险。针对基于关联分析的大数据隐私泄露风险问题,以隐私资产、隐私威胁因子和隐私存储有效时间为要素建立隐私泄露风险指标体系、定义风险计算函数;通过对隐私库的关联规则及频繁项的分析,得出满足最小支持度阈值的关联概率,实现风险函数计算;最后,针对搜索数据进行实例验证,验证表明该模型可以有效评估风险,真实刻画隐私泄露风险大小。
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