基于负调查的云数据隐私保护关键问题研究

项目名称： 基于负调查的云数据隐私保护关键问题研究

项目编号： No.61502440

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2016

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 刘然

作者单位： 中国地质大学（武汉）

项目金额： 20万元

中文摘要： 云平台通常需要对大量用户的隐私数据进行收集，根据收集的云数据分析和预测热点信息和事件，并对云平台进行改进和维护。现有的云数据隐私保护方法虽然能在一定程度上保护用户的隐私，但在云平台客户端的CPU计算量、通信量以及隐私保护程度方面仍有较大的提升空间。本课题将围绕云数据隐私保护客户端“高计算量”和“用户参与不足”两个关键问题，研究基于“负调查”的云数据隐私保护方法，引入“负调查”方法对用户隐私数据进行匿名收集和处理。相对于加密、数据混淆等传统方法，本课题提出的基于“负调查”的云数据隐私保护理论与方法不仅能够降低客户端的计算量和数据发送量，而且能提高云数据的隐私保护程度，增强用户使用云平台的信心。

中文关键词： 云安全；隐私保护；云数据；负调查；贝叶斯方法

英文摘要： Cloud platforms usually need to collect privacy data from a large number of users. According to the collected cloud data, cloud platforms can analyze the data and predict hot information and issues, and the cloud platforms can then be improved and maintained. Although existing methods of privacy protection for cloud data can protect the users’ privacy to a certain degree, there is plenty of room for improvement in the high computation of users’ and degree of privacy protection. Depending on two key problems about privacy protection of cloud data, this project is to study the Negative Survey-based privacy protection of cloud data by introducing the “Negative Survey” method to anonymous data collection and processing. Comparing with other traditional methods such as encryption and data confusion, the advantage of the proposed Negative Survey-based method would attain privacy protection with lower computation of users’, low data size in communications, and higher degree to boost cloud platform users’ confidence.

英文关键词： Cloud security;Privacy protection;Cloud data;Negative Survey;Bayesian Method