企业网站隐私数据保护技术研究

《企业网站隐私数据保护技术研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、HEBEIUNIVERSITY密级：分类号：学校代码：10075学号：20140857硕士学位论文企业网站隐私数据保护技术研究学位申请人：谭江平指导教师：杨晓晖教授学位类型：工学硕士学科专业：计算机科学与技术授予单位：河北大学答辩日期：二〇一八年五月ClassifiedIndex:CODE:10075U.D.C:NO:20140857ADissertationfortheDegreeofM.EngineeringResearchonPrivacyDataProtectionTechnologyofEnterpriseWebsiteCand

2、idate:TanJiangpingSupervisor:Prof.YangXiaohuiAcademicDegreeApplied:MasterofEngineeringSpecialty:ComputerScienceandTechnologyUniversity:HebeiUniversityDateofOralExamination:May,2018摘要摘要互联网时代越来越多的企业建立了自己的网站，任何用户都可以浏览、查看已发布的信息，恶意用户可以轻易获取企业敏感信息和用户隐私，这都是目前中小企业普遍存在的网站隐私安全问题。首先说

3、明了此问题的研究背景和意义，在分析现有隐私保护技术基础上，从三方面研究企业网站建设中的隐私保护问题。（1）在分析企业网站现有框架的基础上，设计了具有隐私保护功能的企业网站框架，实现了隐私保护需求管理模块、隐私策略管理模块、隐私信息发布模块和隐私信息访问管理模块，增强了企业网站的隐私保护能力。（2）在分析已有数据发布中隐私保护PPDP（PrivacyPreservinginDataPublishing），基于敏感信息属性划分与多维桶分组技术研究，结合了多维敏感数据发布算法，构建了基于属性分类的匿名隐私保护模型。通过实验证明新方法有效降低了数

4、据泄露的概率。（3）在分析研究已有网站信息泄露检测技术的基础上，提出一种基于K-Q的企业网站信息泄露检测算法K-QA，结合企业网站的数据分类和数据的多敏感属性，计算信息泄露检测模型，减小参与检测的数据输入规模，从而实现对网站信息泄露的高效检测。实验结果表明新方法提高了信息泄露检测的精度。关键词隐私保护信息泄露PPDPK-匿名AbstractAbstractMoreandmoreenterprisestobuildtheirwebsiteintheInternetage,anyonecanbrowseandviewthepublishedi

5、nformation,malicioususercaneasilyaccesstocorporatesensitiveinformationanduserprivacy,whichisthecurrentsmallenterpriseswidespreadprivacyprotectionissues.Thisdissertationfirstexplainstheresearchbackgroundandmeaningofthisproblem,andanalyzestheprivacyprotectionintheconstructi

6、onofenterprisewebsitefromthreeaspectsonthebasisofanalyzingtheexistingprivacyprotectiontechnology.(1)Onthebasisofanalyzingtheexistingframeworkofenterprisewebsite,designstheframeworkofenterpriseWebsitewithprivacyprotection,thePrivacyProtectionRequirementManagementmodule,the

7、PrivacyPolicyManagementmodule,thePrivacyInformationPublishingmoduleandthePrivacyInformationAccessManagementmodule,whichenhancestheprivacyprotectionabilityoftheenterprisewebsite.(2)OnthebasisofanalyzingtheexistingprivacyprotectionPPDP(privacypreservingindataPublishing),Thi

8、sdissertationcombiningtheresearchofsensitiveinformationattributepartitionandmultidimensionalbuck