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面向数据库应用的隐私保护研究综述* 周水庚1), 2), 李丰1), 陶宇飞3), 肖小奎4) 1)(复旦大学计算机科学技术学院 上海 200433) 2)(复旦大学上海市智能信息处理重点实验室 上海 200433) 3)(香港中文大学计算机科学与工程系 香港) 4)(美国康乃尔大学计算机科学系 美国) 摘 要 随着数据挖掘和数据发布等数据库应用的出现与发展，如何保护隐私数据和防止敏感信息泄露成为当前面临的重大挑战。隐私保护技术需要在保护数据隐私的同时不影响数据应用。根据采用技术的不同，出现了数据失真、数据加密、限制发布等隐私保护技术。本文对隐私保护领域已有研究成果进行了总结，对各类隐私保护技术的基本原理、特点进行了阐述，还详细介绍了各类技术的典型应用，并重点介绍了当前该领域的研究热点：基于数据匿名化的隐私保护技术。在对已有技术深入对比分析基础上，指出了隐私保护技术的未来发展方向。 关键词 数据库应用；隐私保护；数据挖掘；数据发布；随机化；多方安全计算；匿名化 Privacy Preservation in Database Applications: A Survey* ZHOU Shui-Geng1), 2), LI Feng1), TAO Yu-Fei3), XIAO Xiao-Kui4) 1) (School of Computer Science, Fudan University, Shanghai, 200433, China) 2) (Shanghai Key Lab of Intelligent Information Processing, Fudan University, Shanghai, 200433, China) 3) (Department of Computer Science and Engineering, Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China) 4) (Department of Computer Science, Cornell University, USA) Abstract As the emergence and development of database applications such as data publishing and data mining, a critical challenge is to preserve data privacy and prevent sensitive information disclosure. Privacy-preserving techniques should be conductive to the applications while preserving data privacy. Based on different underlying technologies, various privacy-preserving techniques are developed, such as distortion, encryption and limited distribution. This paper surveys the state of the art of privacy preservation techniques. The mechanisms and characteristics of various techniques are described, while focus is put on data anonymization technique, which is a hot topic in the field. On the basis of a comprehensive comparison and analysis of existing techniques, future research directions are highlighted. Keywords database applications; privacy preservation; data mining; data dissemination; randomization; secure multi-party computation; anonymization引言 数据挖掘和数据发布是当前数据库应用的两个重要方面。一方面，数据挖掘与知识发现在各个领域都扮演着非常重要的角色。数据挖掘大量的数据中抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则） 隐私与隐私度量 隐私的定义 简单地说，隐私就是个人、