蔚晨月，杨 璐

(山西农业大学信息学院，山西 晋中 030800)

1 引言

物联网内存储着大量的数据，各种商业组织甚至个人用户可以通过各种方式或渠道进行收集、下载、处理、整理数据，但是，这些数据蕴含着大量用户的个人隐私信息，因此，物联网服务提供商在收集、存储用户的个人隐私信息、使用用户个人隐私数据过程中，可能存在侵犯用户隐私安全的问题。因此，有必要对应用程序数据进行保护，以避免链接攻击导致的个人隐私泄露。

郑孝遥等[1]提出一种基于差分隐私保护的光谱聚类算法。基于差分隐私模型，利用累积分布函数产生满足拉普拉斯分布的随机噪声。在谱聚类算法计算的样本相似度函数中加入噪声干扰样本间的权重值，以达到隐私保护的目的，实现样本个体之间的信息隐藏。在UCI数据集上的仿真结果表明，该算法能够在一定的信息丢失范围内实现有效的数据聚类，并且能够保护聚类数据；黄宏程等[2]提出一种基于分布式压缩感知和哈希函数的数据融合数据保护算法。然后对稀疏的感知数据进行压缩处理，去除冗余数据，并将稀疏的感知数据与稀疏的感知数据进行合并压缩。关闭感知数据的哈希值在Sink节点提取伪装数据并检查数据完整性后重新确定。胡震海等[3]提出一种抗窃听攻击的聚集查询处理算法，不依赖于预先构造好的拓扑结构，适用于网络拓扑结构动态变化的传感器网络，保证了节点感知数据的隐私性的同时，节省了维护拓扑结构的开销。……