随着信息技术的快速发展和个性化服务的不断演进,大型互联网公司在服务用户过程中积累了海量数据。此外,数据的频繁跨境、跨系统、跨生态圈交互已成为常态,加剧了隐私信息在不同信息系统中有意/无意留存,但随之而来的隐私信息保护短板效应、隐私侵犯追踪溯源难等问题越来越严重,致使现有的隐私保护方案不能提供体系化的保护。本文从信息采集、存储、处理、发布(含交换)、销毁等全生命周期的各个环节角度出发,阐明了现有常见应用场景下隐私保护算法的局限性,提出了隐私计算理论及关键技术体系,其核心内容包括:隐私计算框架、隐私计算形式化定义、隐私计算应遵循的四个原则、算法设计准则、隐私保护效果评估、隐私计算语言等内容。最后以四个应用场景为示例描述了隐私计算的普适性应用,并展望了隐私计算的未来研究方向和待解决问题,期待指引开放环境下用户隐私保护等方面的理论与技术研究。
类型: 期刊论文
作者: 李凤华,李晖,牛犇,陈金俊
关键词: 隐私计算,隐私信息描述,隐私度量,隐私保护效果评估,隐私计算语言
来源: Engineering 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences,School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences,State Key Laboratory of Integrated Services Networks, School of Cyber Engineering, Xidian University,Department of Computer Science and Software Engineering, Swinburne University of Technology
基金: 国家重点研发计划（2017YFB0802203）,国家自然科学基金（61672515,61872441）,中国科学院青年创新促进会2018196）的支持~~
分类号: TP309
页码: 1179-1192+1307-1322
总页数: 30
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本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/ebce607650d222b1f8d8e16e.html