仝伟，毛云龙，陈庆军，王彬入，张保佳，仲盛

（1. 南京大学计算机科学与技术系，江苏 南京 210023；2. 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，江苏 南京 210023）

抗大数据分析的隐私保护：研究现状与进展

仝伟1，2，毛云龙1，2，陈庆军1，2，王彬入1，2，张保佳1，2，仲盛1，2

（1. 南京大学计算机科学与技术系，江苏 南京 210023；2. 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，江苏 南京 210023）

隐私保护对于大数据时代的数据分享和利用起到了至关重要的作用。传统的隐私保护方法无法有效地应对在大数据环境中可能存在的数据间的深度关联带来的隐私泄露。因此，需要能够抗大数据分析的隐私保护方法。首先，调研了国内外学者的相关研究工作，并将当前和抗大数据分析的隐私保护相关的工作总结为海量高维异构数据隐私保护、地理位置隐私保护以及高可用性隐私保护发布方案3个方面。其次，着重介绍了南京大学COSEC研究团队在这方面取得的一些研究进展。最后，得到了抗大数据分析的隐私保护的重要性和前瞻性的结论，并介绍了未来可能的研究方向。

隐私保护；大数据；差分隐私；地理位置隐私

1　引言

随着整个社会的信息化和网络化，海量的数据在这个过程中被收集、存储和利用。在如此大规模数据的环境下，如何保护数据的隐私尤为重要。近些年，欧美国家已经着手通过立法等非技术手段来推动数据隐私的保护。美国奥巴马政府于2012年2月宣布推动《消费者隐私权利法案》（Consumer Privacy Bill of Rights）［1］以保护在线消费者的隐私安全。……