面向数据发布的隐私保护模型及参数优选方法

徐雅斌，郭 昊

（1.网络文化与数字传播北京市重点实验室，北京 100101；2.北京信息科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心，北京 100101；3.北京信息科技大学计算机学院，北京 100101）

0 概述

随着人工智能和大数据技术的逐渐成熟和快速发展，数据成为一种稀缺资源。很多研究机构和科技型企业因缺少数据，由此严重阻碍了其业务的开展。为鼓励和支持大数据的发展，2015 年9 月5 日，我国政府颁布了《促进大数据发展行动纲要》，其中明确提出要在依法加强安全保障和隐私保护的前提下，稳步推动公共数据资源开放，形成政府数据统一开放平台。通过制定公共机构数据开放计划，建立政府部门和事业单位等公共机构数据资源清单，并制定实施政府数据开放共享标准与数据开放计划。

由于大数据中包含大量有关个人的隐私信息，如果不能对数据进行有效管理和利用，则不可避免地会造成隐私数据的泄露，给相关人员带来负面影响和伤害，不仅会引发法律纠纷，而且也将严重制约大数据和人工智能技术的快速发展与广泛应用。因此，对数据进行隐私保护是一个不容忽视的问题。

本文构建一个隐私保护模型，该模型根据用户身份和数据用途判定用户安全等级，确定对应的匿名化方案和初始隐私参数，判断是否能够同时满足数据发布方的隐私保护要求以及数据使用方对数据可用性的要求，按确定的方法和参数进行隐私保护处理并发布数据。……