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基于信息熵的數(shù)據(jù)集重標(biāo)識(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法

2020年信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全第12期

陳磊1，2，薛見(jiàn)新1，2，張潤(rùn)滋1，2，劉文懋1

1.綠盟科技集團(tuán)股份有限公司，北京100089；2.清華大學(xué) 自動(dòng)化系，北京100084

摘要： 去標(biāo)識(shí)化作為一種隱私保護(hù)技術(shù)，在數(shù)據(jù)發(fā)布領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而，在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，攻擊者可能獲得了更多的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，去標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)集仍然存在重標(biāo)識(shí)攻擊的風(fēng)險(xiǎn)。基于Shannon信息熵，并結(jié)合信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架，提出了一種綜合的重標(biāo)識(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。首先，將攻擊者可能利用的數(shù)據(jù)集的各種屬性組合歸納為若干個(gè)脆弱性，然后逐一對(duì)這些脆弱性從可能性和危害性兩個(gè)維度進(jìn)行評(píng)估。最后，為了綜合評(píng)估整個(gè)數(shù)據(jù)集的重標(biāo)識(shí)風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)造了一種基于熵值增量和加權(quán)的評(píng)估算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提評(píng)估方法可全面、直觀地反映風(fēng)險(xiǎn)分布與趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞： 隱私保護(hù) 去標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)集重標(biāo)識(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息熵

中圖分類號(hào)： TP399
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.12.001
引用格式：陳磊，薛見(jiàn)新，張潤(rùn)滋，等. 基于信息熵的數(shù)據(jù)集重標(biāo)識(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全，2020，39(12)：1-7.

Re-identification risk assessment of de-identified datasets based on information entropy

Chen Lei1，2，Xue Jianxin1，2，Zhang Runzi1，2，Liu Wenmao1

1.Nsfocus Information Technology Co.，Ltd.，Beijing 100089，China； 2.Department of Automation，Tsinghua University，Beijing 100084，China

Abstract： As a privacy protection technology, de-identification has been widely used in data publishing scenarios. However, in the era of big data, attackers may obtain more associated data, and there is still a risk of re-identification attacks on de-identified datasets. Based on information entropy and information security risk assessment framework, this paper proposes a comprehensive re-identification risk assessment method. Firstly, the various attribute combinations of a de-identified dataset that attackers may utilize are summarized into several vulnerabilities, and then these vulnerabilities are evaluated one by one from probability and impact dimension. Finally, in order to comprehensively evaluate the re-identification risk of the dataset, this paper constructs a fast evaluation algorithm based on entropy increments and weights. Extensive experimental results demonstrate that the proposed evaluation method can comprehensively and intuitively reflect the risk distribution and trend.

Key words : privacy protection；de-identified datasets；re-identification risk assessment；information entropy

0 引言

在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)共享、發(fā)布和交易等場(chǎng)景需求變得越來(lái)越多，一方面促進(jìn)了數(shù)據(jù)流通與價(jià)值利用，另一方面引發(fā)的個(gè)人數(shù)據(jù)與隱私安全事件近年來(lái)呈現(xiàn)爆發(fā)趨勢(shì)^[1]。

為了應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，在法規(guī)層面，全球掀起了數(shù)據(jù)隱私的立法熱潮，如歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》(GDPR)、美國(guó)《加州消費(fèi)者隱私法案》(CCPA)等。我國(guó)2017年實(shí)施的《網(wǎng)絡(luò)安全法》，其中一個(gè)章節(jié)專門明確個(gè)人信息安全；此外，我國(guó)《個(gè)人信息保護(hù)法》在加快立法與制定中。在技術(shù)層面，如何平衡數(shù)據(jù)利用與隱私保護(hù)問(wèn)題，已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的一大研究熱點(diǎn)^[2]。當(dāng)前，已經(jīng)發(fā)展出了保留格式加密(Format-Preserving Encryption，F(xiàn)PE)^[3]、差分隱私(Differential Privacy，DP)^[4]、K-匿名(K-Anonymity)^[5]和L-多樣性(L-Diversity)^[6]以及去標(biāo)識(shí)化(De-identification)^[7]等技術(shù)。其中，去標(biāo)識(shí)化技術(shù)通過(guò)對(duì)原始個(gè)人信息進(jìn)行部分屏蔽、泛化和失真等數(shù)據(jù)變換操作，是一種意圖消除“個(gè)人身份”的隱私保護(hù)技術(shù)。由于其處理規(guī)則簡(jiǎn)單靈活且易于并行處理(高效)，目前在隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)發(fā)布和數(shù)據(jù)挖掘等實(shí)際場(chǎng)景中有廣泛應(yīng)用與部署。通常，在工業(yè)界習(xí)慣稱為“數(shù)據(jù)脫敏”。

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作者信息:

陳磊1，2，薛見(jiàn)新1，2，張潤(rùn)滋1，2，劉文懋1

(1.綠盟科技集團(tuán)股份有限公司，北京100089；2.清華大學(xué) 自動(dòng)化系，北京100084)

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