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数据隐私安全防护及共享方法研究

卢云龙  
【摘要】:随着物联网、车联网以及5G(5th Generation Mobile Networks)等技术的发展,网络中接入的海量智能终端设备产生了大规模的运行数据。人工智能技术的兴起为大量数据的分析挖掘提供了有力的工具,通过对这些数据进行分析处理可以有效提升应用服务的质量以及用户体验。然而,对用户数据进行分析利用的同时,也面临着诸多挑战。首先,数据的隐私与安全越来越成为用户所关注的焦点,而数据在网络传输和存储过程中却面临着严重的泄露风险。其次,在边缘网络中,由于计算和通信资源的有限性,难以在对数据进行有效计算处理的同时保护数据隐私。此外,分布式的用户数据具有多源异构等特点,集中式的处理方式带来了较大的资源开销以及安全风险,缺乏一种安全可靠的分布式协作机制对数据进行共享利用。针对数据隐私泄露以及边缘网络中资源受限的问题,本论文分别从网络数据泄露检测、边缘网络中的数据隐私保护以及边缘网络中安全数据共享三个方面出发,对不同场景中如何保护数据的安全与隐私以及如何有效的进行数据利用及共享展开研究。主要的贡献和创新点概括为如下三个方面:(1)基于关联图模型的数据泄露检测针对网络传输过程中的数据泄露问题,本文基于数据内容及其上下文关联研究数据泄露检测的方案。通过对原始数据进行关键特征提取及内容关联表征,将数据简化映射为带权关联图模型。基于此关联图模型,本文从检测效率和精度两方面展开研究。为了提升检测的效率,通过刻画提取关联图的相似度特征,利用机器学习算法对图模型进行匹配,从而检测是否存在敏感数据泄露。为了提升对变形数据的检测精度,提出图的带权遍历匹配算法对待检测数据进行计算匹配,从而进行数据泄露检测。与现有方法相比,基于关联图模型的检测方法可以有效提升检测效率以及对形变数据的检测能力。(2)基于联邦学习的数据隐私保护在边缘网络场景下,针对用户数据的隐私保护面临着诸多挑战。首先,由于用户数据的分散性以及计算和通信资源的有限性,难以有效的对数据进行分析及处理。其次,由于分布式用户数据的多源异构性,数据隐私保护与数据的可用性之间的矛盾难以平衡。此外,在集中式的计算模式下,第三方服务器面临着诸多的安全威胁与数据泄露风险。为了应对上述问题,实现数据可用性与数据隐私保护程度的平衡,本文提出基于联邦学习的数据隐私保护方案。首先,针对边缘网络场景中特定的计算任务,基于联邦学习对数据特征进行提取,从而将分布式的原始数据映射为数据模型。通过对数据模型进行分析处理,将原始数据保留在本地,显著降低了数据泄露的风险。其次,基于联邦学习构建边缘网络中的数据泄露检测模型,避免了原始数据的传输并且可以对边缘数据泄露进行有效监测,从而提升对用户数据的隐私保护。最后,针对联邦学习过程中参数的隐私泄露问题,本文提出基于差分隐私的异步联邦学习方案。通过在训练过程中引入本地化的差分隐私以及利用分布式的参数更新机制,实现对模型参数的隐私保护。本研究基于联邦学习构建数据模型,将面向原始数据的计算分析过程转换为面向数据模型的处理过程,并将训练下沉到用户侧,可以有效提升边缘计算过程中对原始数据的隐私保护程度。(3)基于区块链与联邦学习的安全数据共享在边缘网络如物联网和车联网中,用户彼此之间缺乏信任以及所面临的数据隐私泄露风险,成为阻碍数据共享的一大障碍。而由于单个终端用户资源和数据的有限性,通常难以对数据进行有效的分析挖掘,使得边缘数据共享具有十分重要的意义。如何在保护用户数据隐私的同时,实现分布式用户数据的安全共享,是本论文研究的重点。为了在用户资源有限的前提下对数据进行有效共享,本文提出利用联邦学习对数据进行分布式协同分析处理。然而在边缘网络中,联邦学习训练模型的质量以及联邦学习训练过程中的参数隐私难以保证,阻碍了用户参与联邦学习的进程。针对数据共享过程中的安全与隐私问题,本文通过将区块链与联邦学习进行融合,从而建立一种安全可靠的共享机制。首先,面向物联网场景,提出基于区块链与联邦学习进行安全数据共享的架构。通过设计一种基于模型训练质量的共识机制将区块链与联邦学习进行结合,实现物联网中数据的隐私保护与安全共享。其次,面向车联网场景,由于网络拓扑的动态变化及较高的时延要求,上述基于区块链与联邦学习系统的运行效率成为限制数据共享的瓶颈。本论文进一步提出一种基于异步联邦学习与混合式区块链的共享机制,并通过深度增强学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)对参与节点进行优化选择,从而最大化系统的效用,提升数据共享的效率。


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