【摘 要】
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信息化建设的推进和互联网应用的普及,给人们的生活通信带来了便利的同时,也为个人信息安全带来新的挑战。匿名通信系统通过分层加密,消息混淆,流量伪装等方法来隐藏用户的真
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信息化建设的推进和互联网应用的普及,给人们的生活通信带来了便利的同时,也为个人信息安全带来新的挑战。匿名通信系统通过分层加密,消息混淆,流量伪装等方法来隐藏用户的真实身份,从而达到保护用户隐私的目的。目前,越来越多的用户使用匿名通信系统,其中最流行的匿名通信系统Tor网络已经有超过300万的用户。但是由于匿名通信系统本身的匿名性和隐私性的特点,无法将典型的网络监测方法直接应用于匿名通信系统,导致我们对匿名网络数据收集统计困难,对匿名网络数据缺乏了解。因此本文将在差分隐私保护下开展关于匿名通信网络数据的统计和分析工作。首先,本文介绍了匿名通信系统的相关概念以及第二代洋葱路由Tor的发展背景和原理。随后对差分隐私技术的相关概念,性质和实现方法进行了介绍,并对差分隐私直方图发布算法的进行了调研,归纳和总结。其次,本文提出了匿名网络数据差分隐私保护统计方案Tor-NSDP,详细阐述了该方案的模块划分和各模块核心处理流程。Tor-NSDP方案采用安全多方计算方法,进行去中心化的数据统计,避免由数据统计中心带来的隐私泄露的风险。在数据差分隐私处理模块,Tor-NSDP方案设置了三个数据处理节点,利用秘密共享机制,避免了单个恶意的节点通过添加噪声影响数据发布的结果。本文分析了Tor-NSDP方案的安全性,并通过实验对Tor-NSDP统计数据的可用性、隐私性及Tor-NSDP的性能进行了分析。最后,针对当查询范围增大时,匿名网络数据统计的结果由于噪声量过多导致数据的可用性降低的问题,本文提出了差分隐私保护下的直方图发布优化算法KMHP,该算法根据K-means聚类方法通过不断的调整聚类中心,将直方图中的频数相近的桶合并,获取最优的直方图结构,减少噪声量的注入。本文通过理论证明了 KMHP算法的隐私性,并通过与传统的差分隐私直方图发布算法的对比实验证明了 KMHP算法可以有效的提高数据发布的可用性。
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