智慧城市真值发现中的隐私保护问题研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
61872372
项目类别：
面上项目
资助金额：
64.0万
负责人：
徐明
依托单位：
中国人民解放军国防科技大学
学科分类：
F0206.信息安全
结题年份：
2022
批准年份：
2018
项目状态：
已结题
起止时间：
2019-01-01 至2022-12-31

项目参与者：
肖晓强；夏竟；罗玉川；周桐庆；陈月月；唐建超；吴皓敏；邓焜耀；张景景；
关键词：
效费比真值发现数据完整性隐私保护真值审计

项目摘要

The data of sensing, analysis and utilization is the foundation of smart city in modern life, and true discovery, which is built on massive, heterogeneous, multi-dimensional, the evolution of the data set, is very important to the high quality of smart city. However, there are hard constraints and challenges in information security and privacy preserving. This project intends to hackle privacy preserving within truth discovery process, to reveal the inherent relationship between privacy preserving and data utility. The focus is on the three stages of privacy preserving, i.e., data collection, iterative truth discovery approach algorithm and the results publish. The final goal is to find the quantitative consistency between the privacy preserving and true exhibition. On this basis, we tend to seek to balance the size and diversity of data sets, the level and the granularity of privacy preserving and system efficiency. A typical data set is used to verify the proposed models, techniques and methods, especially the privacy preserving in non interactive scheme. This project will break through the key technologies of information security in truth discovery, taking account of privacy preserving budgets, data utility and cost. Our purpose is to explore feasible technological approaches secure and healthy way for smart city development.

数据的感知、分析和利用是智慧城市的基础，于现代社会的国计民生十分重要。真值发现建构在海量、多维度、异构、演进的数据集上，是智慧城市提升效益的核心环节，不过在信息安全和隐私保护方面存在硬性约束与诸多挑战，因此，研究真值发现中的隐私保护问题意义十分重大。本项目拟以隐私保护为重点，围绕真值发现的数据收集、求真迭代算法与信息发布等三个阶段，开展隐私保护、数据完整性与真值发布安全审计等关键理论与技术研究，旨在揭示隐私保护与数据可用性的内在关联。在最大限度保护隐私与最大程度展现真值等方面实现量化评估。在此基础上，寻求数据集规模、多样性、隐私保护粒度与层级、效率之间的均衡。通过典型城市数据集验证所提出的模型、技术与方法，特别是非交互方式下数据完整性与隐私保护问题。本项目将突破真值发现中信息安全若干关键技术，兼顾隐私保护预算、数据可用性、评估模式等问题，为智慧城市安全与健康发展探索可行的技术途径。

结项摘要

数据的汇集、挖掘与真值发现是构建智慧城市的基础。真值发现涵盖数据收集、求真迭代算法与信息发布等三个阶段，且建构在海量、多维度、异构、演进的数据集上。开展隐私保护、数据完整性与真值安全审计等理论与技术研究，在揭示隐私保护与数据可用性的内在关联上意义重大，潜在的经济与军事价值都很高。. 本项目以隐私保护为关注点，围绕真值发现数据汇集、真值计算与发布全过程，展开隐私保护模型、方法和技术的研究，寻求数据规模、多样性、隐私保护粒度与层级、效率间的均衡，并通过典型应用与城市数据集进行验证。. 主要研究内容及重要成果如下：. ① 针对真值发现中的隐私保护需求，设计真值发现隐私保护框架，聚焦数据源隐私保护、数据完整性保证与恢复、审计等主题，梳理隐私化数据量与真值发现精确度之间的关系，强化用户可感知的隐私保护能力，解决了智慧城市真值发现隐私保护的体系设计问题；. ② 综合运用差分隐私、同态加密、混淆电路、秘密共享、区块链等模型和技术，全方位评估真值发现中的隐私保护程度、计算效率、真值结果的可靠性和精确性，兼顾真值发布的效率、隐私保护层级和公平性，为云图像处理、群智数据服务、物流配送、智能电网等典型的城市应用场景提供可行的隐私保护解决方案；. ③ 在学术研究方面，发表高质量的学术论文24篇，其中CCF推荐A类会议或期刊7篇，中科院分区1区期刊4篇，CCF推荐B类会议或期刊9篇，SCI源刊论文7篇。所掌握的核心技术申报/授权发明专利5项；. ④ 在人才培养方面，培养青年教师4名，培养博士生8名，硕士生8名。. 本课题突破了智慧城市隐私保护若干关键技术，兼顾数据可用性、评估模式、成本等要素，为构建鲁棒的隐私保护“盔甲”、实现智慧城市健康发展探索出可行的解决方案。. 总体上，已经完成了项目立项时所有的研究任务，达到了计划任务书目标。