隐私保护

隐私保护是指使个人或集体等实体不愿意被外人知道的信息得到应有的保护。隐私包含的范围很广,对于个人来说，一类重要的隐私是个人的身份信息，即利用该信息可以直接或者间接地通过连接查询追溯到某个人;对于集体来说，隐私一般是指代表一个团体各种行为的敏感信息。

与信息安全的关系

与隐私保护密切相关的一个概念是信息安全，两者之间有一定的联系, 但两者关注的重点不同。信息安全关注的主要问题是数据的机密性、完整性和可用性,而隐私保护关注的主要问题是看系统是否提供了隐私信息的匿名性。通常来讲，隐私保护是信息安全问题的一种，可以把隐私保护看成是数据机密性问题的具体体现。例如，如果数据中包含了隐私信息，则数据机密性的破坏将造成隐私信息的泄露。

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《大数据时代的个人隐私保护》

随着信息技术的发展,以Web2.0技术为基础的博客、微博、社交网络等新兴服务和物联网以前所未有的发展速度产生了类型繁多的数据,而云计算为数据的存储提供了基础平台,这一切造就了大数据时代的正式到来.大数据中蕴藏着巨大的价值,是企业的宝贵财富.但大数据同时也带来了巨大的挑战,个人隐私保护问题就是其中之一.

迅速发展的互联网已经成为人们生活中不可或缺的一部分,人们在网络上留下了许多数据足迹,这些数据足迹具有累积性和关联性,将多处数据足迹聚集在一起,就可以发现个人的隐私信息.恶意分子利用这些信息进行欺诈等行为,给个人的生活带来了许多麻烦或经济损失,因此大数据的个人隐私问题引起了工业界和学术界的广泛关注.首先介绍了大数据时代个人隐私保护的相关概念,讨论了个人隐私保护面临的挑战和研究问题;然后从数据层、应用层以及数据展示层叙述了个人隐私保护所使用的技术,探讨了个人隐私保护的相关法律以及行业规范的几个重要方面;最后提出了大数据个人隐私保护的进一步研究方向.

《位置服务隐私保护研究综述》

由于位置感知移动电子设备的繁荣,位置服务(LBS)几乎在所有的社会和商业领域广泛流行.虽然LBS给个人和社会带来了巨大利益,但也给用户的隐私造成了严重威胁.因为用户享受LBS的同时需要向不可信的LBS提供商泄露其位置和查询属性,而附加在这些信息上的上下文揭露了用户的兴趣爱好、生活习惯、健康状况等.如何保护用户的隐私免受恶意提供商的侵犯,对LBS生态系统的健康发展至关重要,因而引起了研究者的广泛关注.

对LBS隐私保护的研究现状与进展进行综述.首先介绍LBS隐私的概念和威胁模型;然后,从系统结构、度量指标、保护技术等方面对现有的研究工作进行细致的分类归纳和阐述,重点阐述当前LBS隐私保护研究的主流技术:基于扭曲法的隐私保护技术;通过对各类技术性能和优缺点的分析比较,指出了LBS隐私保护研究存在的问题及可能的解决方法;最后,对未来研究方向进行了展望.