A Survey Privacy Preservation Techniques

资 源 简 介

A Survey Privacy Preservation Techniques

详 情 说 明

隐私保护技术是现代数据安全领域的核心研究方向，旨在平衡数据利用与个人信息安全之间的矛盾。该领域主要涵盖以下关键技术路径：

匿名化技术 通过泛化、抑制或扰动原始数据，消除直接标识符（如姓名、身份证号），使数据无法关联到特定个体。典型方法包括k-匿名（确保每条记录在数据集中至少与k-1条其他记录不可区分）和l-多样性（进一步要求敏感属性具备多样性）。

加密技术 采用同态加密、安全多方计算等密码学手段，实现在加密数据上直接进行计算而无需解密。例如，医疗研究机构可通过加密算法协作分析患者数据，且各方无法窥视原始记录。

差分隐私 通过向查询结果注入可控噪声，确保单个记录的增减对输出影响极小。谷歌和苹果等企业已将其应用于用户行为数据收集，在统计学可用性前提下提供严格数学证明的隐私保证。

技术挑战 现有方法面临隐私预算消耗（差分隐私）、计算开销（加密技术）与数据效用损失的权衡问题。联邦学习等新兴架构正尝试通过分布式建模缓解这些矛盾。