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数字图书馆用户的行为偏好隐私保护方法
作者:    来源:    发布日期:2021/05/09    浏览次数: 次    分享到:


内容简介
本书针对数字图书馆用户的各类网上行为,构建了全新的用户行为偏好隐私保护模型和保护算法,从而有效地突破已有的隐私保护技术在数字图书馆中的应用局限性。本书共有7章,分别为绪论、用户图书浏览偏好隐私保护、用户图书检索偏好隐私保护、用户图书推荐偏好隐私保护、用户行为偏好隐私保护、用户隐私匿名保护、总结与展望。本书是针对数字图书馆用户的行为偏好隐私保护的首次尝试研究,既是一种数字图书馆学理论与隐私保护理论相互融合的交叉性综合研究,也是一种隐私保护技术应用于数字图书馆的创新性探索研究。
本书可供从事相关研究的科技工作者参考,也可作为高等院校图书情报与档案管理类专业教师和研究生的参考用书。


作者简介
吴宗大,1983年生,华中科技大学博士,中国科学技术大学博士后,南京大学博士后,绍兴文理学院教授。主要研究方向为信息管理与信息检索。先后入选浙江省“万人计划”青年拔尖人才、“浙江省高校领军人才培养计划”高层次拔尖人才、浙江省“之江青年社科学者”、绍兴市重点科技创新团队负责人、绍兴市特聘专家。主持完成国家社会科学基金2项、国家自然科学基金1项、中国博士后科学基金3项(特别资助1项)、浙江省自然科学基金2项(重点项目1项)等,多个项目结题成绩优秀。


随着云计算等新兴网络信息技术的迅速发展,数字图书馆在给用户带来巨大便利的同时,其服务器端正变得越来越“不可信”,从而引发图书馆用户对个人隐私安全的极度担忧。用户隐私安全问题已成为制约数字图书馆发展与应用的重要障碍之一。数字图书馆用户隐私包括个人资料隐私和行为偏好隐私。相比于用户资料隐私,由于不允许改变数字图书馆现有信息服务的质量,用户行为偏好隐私保护难以通过传统的隐私保护技术方法加以解决,因而更具有挑战性。如何改善数字图书馆用户的行为偏好隐私安全,已成为图书情报学领域亟待解决的新课题,具有重要的科学意义和应用价值。

针对数字图书馆用户的各类网上行为(主要包括图书浏览行为、图书检索行为和图书推荐行为),构建了全新的用户行为偏好隐私保护模型和保护算法,它能有效地突破已有隐私保护技术在数字图书馆中的应用局限性,能在“不改变”现有数字图书馆体系架构、“不改变”现有图书馆服务算法、“不改变”图书馆服务准确性、基本“不改变”图书馆服务效率的前提下,“改善”各类用户行为偏好隐私在不可信数字图书馆服务器端的安全性,从而为搭建起安全有效的新网络时代数字图书馆环境提供理论和技术支撑。

具体地,主要开展了几个方面的研究工作。

1)构建用户图书浏览偏好隐私保护方法。用户图书浏览记录背后蕴含着用户感兴趣的图书,据此,攻击者可分析获知用户感兴趣的敏感图书主题,即获知用户图书浏览偏好隐私为此,建立了用户图书浏览偏好隐私的安全性度量和图书浏览行为序列的特征相似性度量。据此,构建了基于客户端的用户图书浏览偏好隐私保护模型。然后,设计实现了图书浏览偏好隐私保护模型的优化求解算法,以改善图书浏览隐私在数字图书馆不可信服务器端的安全性。最后,构建了图书浏览偏好隐私的安全性评估模型,理论评估了方法的安全性,并结合实验评估,验证了方法的有效性。

2)构建用户图书检索偏好隐私保护方法。用户图书查询由图书检索基本条件式组成,它是关于用户感兴趣的目标图书的文本特征描述。通过挖掘分析图书查询文本背后所蕴含的用户查询意图,攻击者可获知用户感兴趣的敏感图书主题,即获知用户图书查询偏好隐私。为此,建立了图书查询的意图识别方法,挖掘图书查询背后的用户查询意图。然后,以图书查询序列为基本研究单位,构建了图书查询意图的安全性度量和图书查询序列的特征相似性度量,据此,建立了用户图书查询偏好隐私保护模型。随后设计实现了图书查询隐私保护模型的求解算法。最后,理论分析和实验评估验证了图书查询隐私保护方法的有效性。

3)构建用户图书推荐偏好隐私保护方法。图书推荐偏好隐私保护针对用户图书偏好表征向量,它是用户关于各种图书偏好程度的描述,其元素值表示用户对相应图书的喜好程度,是图书推荐服务的重要输入。用户图书偏好表征向量蕴含着丰富的个人敏感信息,是用户隐私泄露的重要根源。为此,构建了用户敏感图书偏好的安全性度量和用户图书偏好向量的相似性度量。据此,建立了基于客户端架构的图书推荐偏好隐私保护模型。然后,设计实现了隐私模型的求解算法,以改善用户敏感图书偏好在不可信服务器端的安全性。最后,理论分析和实验评估验证了图书推荐偏好隐私保护方法的有效性。

4)构建数字图书馆用户的行为偏好隐私保护统一模型。通常,来自于同一用户的各类网上行为之间具有很强的语义关联性,这就需要:根据前面的研究成果(即图书浏览隐私保护、图书检索隐私保护和图书推荐隐私保护)进一步提升和抽象,构建面向数字图书馆用户的行为偏好隐私保护统一模型。为此,基于客户端的体系结构,构建了面向数字图书馆用户的行为偏好隐私保护统一系统框架。然后,在该系统框架下,建立了用户行为隐私的掩盖效果度量和用户行为序列的混淆效果度量,据此,建立了用户行为偏好隐私保护统一模型。最后,设计实现了隐私模型的求解算法,并通过理论分析和实验评估,验证了行为隐私保护模型和算法的有效性。

5构建基于匿名化思想的用户隐私数据加密查询方案。不同于前面四个方面的研究,基本思路是:对于可标识用户身份的资料隐私数据在提交给数字图书馆服务器端数据库存储之前,先在可信客户端使用加密算法进行严格加密,确保不可信服务器端无法识别出用户真实身份,从而实现用户身份匿名化效果。然后,为了解决用户隐私数据的密文查询问题,为密文数据附加构造了额外的特征信息,使得各类数据查询操作的大部分处理过程可在服务器端进行,而无需解密数据,从而极大地提高用户数据查询效率,确保方案的实际可用性。最后,理论分析和实验评估验证了方案的安全性、有效性和高效性和灵活性,它能在不损害数字图书馆信息服务的实际可用性的前提下,改善用户资料隐私和行为隐私在不可信数字图书服务器端的安全性

本书是针对数字图书馆用户行为偏好隐私保护的首次研究尝试,它既是数字图书馆学理论与隐私保护理论相融合的一种交叉性综合研究,也是隐私保护技术应用于数字图书馆的一种创新性探索研究。提出的用户行为隐私保护模型和算法能在不损害数字图书馆服务的实用性准确性和高效性的前提下,改善各类用户行为偏好隐私在不可信数字图书馆服务器端的安全性。本书的研究成果对构建新网络时代用户隐私安全的数字图书馆环境具有重要的积极意义。

此外,本书工作得到了浙江省自然科学基金重点项目个性化文本检索服务用户隐私保护方法研究项目编号:LZ18F020001国家社会科学基金青年项目数字图书馆用户的行为偏好隐私保护方法研究(项目编号:17CTQ011和国家自然科学基金地区项目“面向个性化推荐服务用户隐私保护的若干关键问题研究”(项目编号:61762055)的经费资助



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