大数据开放与治理中的隐私保护关键技术研究
结题报告
批准号:
91646203
项目类别:
重大研究计划
资助金额:
240.0 万元
负责人:
孟小峰
依托单位:
学科分类:
F0202.系统软件、数据库与工业软件
结题年份:
2020
批准年份:
2016
项目状态:
已结题
项目参与者:
张啸剑、秦波、陈珂锐、王健、叶青青、杜治娟、王硕、吴文妹、杨晨
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中文摘要
近年来,隐私保护已成为大数据管理决策研究与应用的核心问题,传统的隐私保护理论和技术已经无法涵盖大数据隐私的内涵,有必要对其进行重新思考与定位。基于此,本项目以大数据集成与融合、查询与分析、发布与共享带来的隐私问题为切入点,提出了大数据隐私保护框架,具体包括隐私风险监测与评估技术、隐私主动保护技术、查询隐私保护技术、基于数据溯源的问责技术等。研究成果将用于搭建大数据管理与决策下的隐私保护原型系统,并以移动通信领域为应用示范,以验证所提出保护机制与模型在真实数据上的有效性与高效性。通过本项目研究可以为大数据隐私保护技术进一步深入研究与应用提供理论方法、技术支撑与新的思路。
英文摘要
In recent years, privacy protection has become the core issue of management and decision of big data. Traditional privacy-preserving mechanisms and models cannot cover the real connotation of the privacy in big data. Motivated by this, our proposal provides a new and active framework that aims to handle the risks caused by private data integration and fusion, query and analysis, publication and share. In particular, we investigate the key issues such as privacy risk active monitor and measurement, privacy active protection technologies, well-suited query methods on encrypted data, efficient analysis technologies, and provenance-based accountable system technologies. Our results will be used to build a prototype system in order to validate the effectiveness and scalability of our solution on real-life datasets. Besides, the mobile communication will be regarded as the application demonstration of our prototype system. These studies will provide new ideas, theoretical methods and technical support for further research on big data privacy protection.
近年来,隐私保护已成为大数据管理决策研究与应用的核心问题,传统的隐私保护理论和技术已经无法涵盖大数据隐私的内涵,有必要对其进行重新思考与定位。本项目针对大数据开放与治理中的三类隐私挑战:大规模数据收集、大规模数据监视和大规模数据操纵,从大规模数据隐私量化评估、主动隐私保护技术和可溯源问责的数据透明三个方面展开研究。在隐私风险监测与评估方面,本项目对移动应用场景下大规模真实用户的隐私风险的隐私量化、评估与监控进行了研究,并对其治理模式进行规划,发表若干论文并形成中国隐私风险指数分析报告。在隐私主动保护技术方面,本项目对隐私数据收集、隐私数据发布、隐私数据查询及应用等问题进行了研究,产生了基于本地化差分隐私的键值对数据、图数据,以及流数据隐私保护的一系列突出成果。在基于数据溯源问责技术方面,本项目从数据全生命周期的角度提出了数据透明框架,并基于区块链对大数据开放背景下数据透明方法进行研究,发表一系列高水平成果。本项目将这些工作集成升华,构建了“隐私保护炼金术”的大型隐私保护框架,从“主动数据风险评估—自动隐私方法构建—全局数据透明”的角度实现主动式、全流程、多层次的大数据开放与治理中的隐私保护。基于这些基本理论与创新方法体系,进一步实现2个大数据隐私保护原型系统,并进行了APP治理和雄安数据治理的应用实践。.相应地,本项目取得了一系列重要成果。依据项目计划书计划,中国人民大学孟小峰教授主编、机械工业出版社华章分社出版“大数据管理丛书”(共10册),在国际高水平的学术会议和期刊发表论文81篇,其中在本领域顶级会议论文4篇,在《中国科学基金》、《人民论坛》发表影响力文章2篇。申请国家发表专利授权12项,其获批6项。开发原型系统2个。举办国际与国内学术会议19次,专刊1次,参与国际与国内学术交流52人次,邀请国内外专家来访交流20人次;培养硕博研究生44人。超额完成任务。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI:--
发表时间:2020
期刊:计算机研究与发展
影响因子:--
作者:张啸剑;付楠;孟小峰
通讯作者:孟小峰
DOI:10.1016/j.future.2018.10.012
发表时间:2019-04
期刊:Future Gener. Comput. Syst.
影响因子:--
作者:Lin Zhong;Qianhong Wu;Jan Xie;Jin Li;Bo Qin
通讯作者:Lin Zhong;Qianhong Wu;Jan Xie;Jin Li;Bo Qin
DOI:--
发表时间:2019
期刊:Z201909001
影响因子:--
作者:孟小峰;马超红;杨晨
通讯作者:杨晨
DOI:--
发表时间:2018
期刊:通信学报
影响因子:--
作者:傅继彬;张啸剑;丁丽萍
通讯作者:丁丽萍
DOI:--
发表时间:2018
期刊:计算机学报
影响因子:--
作者:张啸剑;金凯忠;孟小峰
通讯作者:孟小峰
大视场短时标天文大数据智能分析研究
  • 批准号:
    62172423
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    61万元
  • 批准年份:
    2021
  • 负责人:
    孟小峰
  • 依托单位:
移动用户隐私保护与数据安全共享理论与方法
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    专项基金项目
  • 资助金额:
    83万元
  • 批准年份:
    2019
  • 负责人:
    孟小峰
  • 依托单位:
面向移动用户的Web数据集成技术研究
  • 批准号:
    61379050
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    73.0万元
  • 批准年份:
    2013
  • 负责人:
    孟小峰
  • 依托单位:
Web信息可信性研究
  • 批准号:
    61070055
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    35.0万元
  • 批准年份:
    2010
  • 负责人:
    孟小峰
  • 依托单位:
闪存数据库技术研究
  • 批准号:
    60833005
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    200.0万元
  • 批准年份:
    2008
  • 负责人:
    孟小峰
  • 依托单位:
基于受限网络的移动对象数据库关键技术研究
  • 批准号:
    60573091
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    23.0万元
  • 批准年份:
    2005
  • 负责人:
    孟小峰
  • 依托单位:
WEB数据抽取与集成技术研究
  • 批准号:
    60273018
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    22.0万元
  • 批准年份:
    2002
  • 负责人:
    孟小峰
  • 依托单位:
嵌入式移动数据库系统
  • 批准号:
    60073014
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    40.0万元
  • 批准年份:
    2000
  • 负责人:
    孟小峰
  • 依托单位:
国内基金
海外基金