大数据时代下的隐私保护
本文作者程越强、孙茗珅、韦韬1 引言在大数据的时代,越来越多的服务和产品是围绕用户数据(隐私)建立的。这样虽然带来了个性化的服务,提高了服务质量和精度,但是在数据收集、使用以及公布的过程中,用户隐私不可避免的暴露在外。历史上就有很多公开的数据暴露了用户隐私的案例,比如 AOL 和 Netflix 隐私泄露事件。我们的第一篇文章 [6] 主要回顾了几种典型的保护隐私的方法和不足:k- anonymity(k-匿名化),l-diversity(l-多样化),t-closeness,并简单介绍 了 ε
