本發(fā)明涉及隱私保護，具體為基于增加數(shù)據(jù)噪音保護隱私的方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的收集和處理已經(jīng)成為我們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠?，然而，這也帶來了許多安全和隱私問題，黑客可以通過各種手段來獲取、竊取或破壞敏感數(shù)據(jù)，這使得保護個人隱私和安全變得至關(guān)重要。

2、其中，隨著技術(shù)的進(jìn)步，越來越多的投資者選擇在網(wǎng)上進(jìn)行證券交易，然而，這也帶來了許多安全問題和隱私泄露的風(fēng)險，如黑客可能會通過各種手段(如釣魚郵件、惡意軟件等)入侵投資者的電子設(shè)備并竊取他們的個人信息和敏感數(shù)據(jù)，公司員工或管理層可能會利用獲得的個人信息進(jìn)行非法活動，敵對的公司可能會試圖竊取其他公司的商業(yè)機密或個人信息以獲得競爭優(yōu)勢，投資者自己的行為可能會泄露個人信息，如在社交媒體上發(fā)布個人信息或在公共場合討論投資決策，因此，保護隱私安全的重要性極為重要。

3、公開號為cn113282955b的中國專利公開了一種隱私政策中隱私信息提取方法及系統(tǒng)，基于自然語言處理，首先將原始的隱私政策處理成文本，繼而對隱私文本進(jìn)行分段分句，并且使用預(yù)訓(xùn)練得到的自然語言處理模型對句子進(jìn)行詞性標(biāo)注與命名實體識別得到數(shù)據(jù)對象，最后利用同義詞詞典與模糊匹配得到歸一化的數(shù)據(jù)對象，再將數(shù)據(jù)對象映射到對應(yīng)的隱私信息分類中，得到隱私政策收集的隱私信息的類別，以便于用戶、應(yīng)用市場平臺或監(jiān)管機構(gòu)了解應(yīng)用的隱私政策的隱私信息收集情況，幫助他們進(jìn)行下一步的決策。同時提供了一種相應(yīng)的終端及介質(zhì)；通過利用自然語言處理技術(shù)對隱私政策中的隱私信息進(jìn)行提取，不需人工進(jìn)行標(biāo)注，能夠?qū)崿F(xiàn)更加高效、快速、靈活的隱私分析，滿足相關(guān)行業(yè)的需求；但是，該專利存在以下缺陷：

4、現(xiàn)有的不能基于增加數(shù)據(jù)噪音來保護隱私，使得用戶隱私易泄露，導(dǎo)致用戶隱私保護效果差，安全性低下。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供基于增加數(shù)據(jù)噪音保護隱私的方法和系統(tǒng)，可基于增加數(shù)據(jù)噪音來保護隱私，避免用戶隱私泄露，可提升用戶隱私保護效果及安全性，解決了上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、基于增加數(shù)據(jù)噪音保護隱私的方法，包括如下步驟：

4、s1：實時采集用戶身份數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)及用戶偏好數(shù)據(jù)，確定出用戶隱私實時數(shù)據(jù)；

5、s2：對用戶隱私實時數(shù)據(jù)進(jìn)行無線傳輸，使用戶隱私實時數(shù)據(jù)進(jìn)行加噪保護；

6、s3：對用戶隱私實時數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、加噪保護及存儲管控，使用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)安全。

7、根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，提供了基于增加數(shù)據(jù)噪音保護隱私的系統(tǒng)，用于實現(xiàn)如上述的基于增加數(shù)據(jù)噪音保護隱私的方法，包括：

8、數(shù)據(jù)采集模塊，用于對用戶身份數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)及用戶偏好數(shù)據(jù)進(jìn)行實時采集，確定出用戶隱私實時數(shù)據(jù)；

9、數(shù)據(jù)傳輸模塊，用于對用戶隱私實時數(shù)據(jù)進(jìn)行無線傳輸，便于后續(xù)對用戶隱私實時數(shù)據(jù)進(jìn)行加噪保護；

10、加噪保護平臺，用于對用戶隱私實時數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、加噪保護及存儲管控，使用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)安全。

11、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括：

12、身份采集單元，用于對用戶的姓名、性別、年齡、身高、體重、地址、電話、郵箱、學(xué)歷、婚姻狀況及職業(yè)進(jìn)行實時采集，確定出用戶身份數(shù)據(jù)；

13、行為采集單元，用于對用戶的互聯(lián)網(wǎng)瀏覽行為、購買行為及互動行為進(jìn)行實時采集，確定出用戶行為數(shù)據(jù)；

14、偏好采集單元，用于對用戶的習(xí)慣需求及偏愛喜好進(jìn)行實時采集，確定出用戶偏好數(shù)據(jù)；

15、其中，基于用戶身份數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)及用戶偏好數(shù)據(jù)，確定出用戶隱私實時數(shù)據(jù)。

16、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)傳輸模塊包括：

17、數(shù)據(jù)發(fā)射單元，用于發(fā)射用戶隱私實時數(shù)據(jù)；

18、數(shù)據(jù)接收單元，用于接收用戶隱私實時數(shù)據(jù)；

19、基于增加數(shù)據(jù)噪音保護隱私的需求，建立數(shù)據(jù)發(fā)射單元與數(shù)據(jù)接收單元之間的數(shù)據(jù)傳輸鏈路；

20、其中，數(shù)據(jù)發(fā)射單元向數(shù)據(jù)接收單元傳輸請求建立數(shù)據(jù)傳輸鏈路的指令；

21、數(shù)據(jù)接收單元接收到數(shù)據(jù)發(fā)射單元傳輸?shù)恼埱蠼?shù)據(jù)傳輸鏈路的指令，數(shù)據(jù)接收單元檢查自身是否存在空閑的數(shù)據(jù)傳輸端口；

22、當(dāng)數(shù)據(jù)接收單元存在空閑的數(shù)據(jù)傳輸端口時，數(shù)據(jù)接收單元向數(shù)據(jù)發(fā)射單元傳輸同意建立數(shù)據(jù)傳輸鏈路的指令；

23、數(shù)據(jù)發(fā)射單元接收到數(shù)據(jù)接收單元傳輸?shù)耐饨?shù)據(jù)傳輸鏈路的指令，數(shù)據(jù)發(fā)射單元與數(shù)據(jù)接收單元建立數(shù)據(jù)傳輸鏈路；

24、其中，數(shù)據(jù)發(fā)射單元將用戶隱私實時數(shù)據(jù)發(fā)射給數(shù)據(jù)接收單元；

25、數(shù)據(jù)接收單元接收到用戶隱私實時數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)接收單元將用戶隱私實時數(shù)據(jù)傳輸給加噪保護平臺。

26、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)傳輸模塊，還包括：

27、數(shù)據(jù)發(fā)送時刻實時監(jiān)測模塊，用于實時監(jiān)測數(shù)據(jù)發(fā)射單元的每個數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)發(fā)送時刻；

28、數(shù)據(jù)接收時刻實時監(jiān)測模塊，用于實時監(jiān)測數(shù)據(jù)接收單元的每個數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)接收時刻；

29、數(shù)據(jù)傳輸時長獲取模塊，用于利用所述數(shù)據(jù)發(fā)送時刻和數(shù)據(jù)接收時刻獲取每個數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)傳輸時長；

30、數(shù)據(jù)傳輸參數(shù)獲取模塊，用于利用所述每個數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)傳輸時長獲取數(shù)據(jù)傳輸參數(shù)，其中，所述數(shù)據(jù)傳輸參數(shù)通過如下公式獲?。?/p>

31、

32、其中，k表示數(shù)據(jù)傳輸參數(shù)；n表示數(shù)據(jù)傳輸次數(shù)；ti表示第i次數(shù)據(jù)傳輸對應(yīng)的實際數(shù)據(jù)傳輸時長；tci表示第i次數(shù)據(jù)傳輸對應(yīng)的理論數(shù)據(jù)傳輸時長；ci表示第i次數(shù)據(jù)傳輸對應(yīng)的數(shù)據(jù)傳輸量；cyi表示第i次數(shù)據(jù)傳輸對應(yīng)的數(shù)據(jù)傳輸線程的通信剩余容量；

33、運行參數(shù)提取模塊，用于當(dāng)所述數(shù)據(jù)傳輸參數(shù)未超過預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)參數(shù)閾值時，則提取所述數(shù)據(jù)發(fā)射單元與所述數(shù)據(jù)接收單元之間的通信線程的運行參數(shù)，其中，所述運行參數(shù)包括數(shù)據(jù)傳輸速率和數(shù)據(jù)傳輸剩余容量；

34、數(shù)據(jù)傳輸線程啟動判定模塊，用于根據(jù)所述數(shù)據(jù)發(fā)射單元與所述數(shù)據(jù)接收單元之間的通信線程的運行參數(shù)判斷是否啟動新的數(shù)據(jù)傳輸線程。

35、優(yōu)選的，數(shù)據(jù)傳輸線程啟動判定模塊，包括：

36、第一傳輸參數(shù)因子獲取模塊，用于利用所述數(shù)據(jù)傳輸速率獲取第一傳輸參數(shù)因子，其中，所述第一傳輸參數(shù)因子通過如下公式獲?。?/p>

37、

38、其中，d01表示第一傳輸參數(shù)因子；n表示數(shù)據(jù)傳輸次數(shù)；vi表示第i次數(shù)據(jù)傳輸對應(yīng)的數(shù)據(jù)傳輸速率；ve表示數(shù)據(jù)傳輸線程正常運行狀態(tài)下所允許的最大數(shù)據(jù)傳輸速率；ci表示第i次數(shù)據(jù)傳輸對應(yīng)的數(shù)據(jù)傳輸量；cyi表示第i次數(shù)據(jù)傳輸對應(yīng)的數(shù)據(jù)傳輸線程的通信剩余容量；

39、第二傳輸參數(shù)因子獲取模塊，用于利用所述數(shù)據(jù)傳輸剩余容量獲取第二傳輸參數(shù)因子，其中，所述第二傳輸參數(shù)因子通過如下公式獲?。?/p>

40、

41、其中，d02表示第二傳輸參數(shù)因子；n表示數(shù)據(jù)傳輸次數(shù)；ci表示第i次數(shù)據(jù)傳輸對應(yīng)的數(shù)據(jù)傳輸量；cyi表示第i次數(shù)據(jù)傳輸對應(yīng)的數(shù)據(jù)傳輸線程的通信剩余容量；k表示調(diào)節(jié)系數(shù)，并且，所述調(diào)節(jié)系數(shù)通過如下公式獲?。?/p>

42、

43、其中，n表示數(shù)據(jù)傳輸次數(shù)；ci表示第i次數(shù)據(jù)傳輸對應(yīng)的數(shù)據(jù)傳輸量；cyi表示第i次數(shù)據(jù)傳輸對應(yīng)的數(shù)據(jù)傳輸線程的通信剩余容量；vi表示第i次數(shù)據(jù)傳輸對應(yīng)的數(shù)據(jù)傳輸速率；ve表示數(shù)據(jù)傳輸線程正常運行狀態(tài)下所允許的最大數(shù)據(jù)傳輸速率；

44、比較模塊，用于將所述第一傳輸參數(shù)因子和第二傳輸參數(shù)因子分別與預(yù)設(shè)的第一評價因子閾值和第二評價因子閾值進(jìn)行比較，獲得比較結(jié)果；

45、第一數(shù)據(jù)傳輸線程啟動判定模塊，用于當(dāng)所述比較結(jié)果表明第一傳輸參數(shù)因子和第二傳輸參數(shù)因子中任一一個參數(shù)因子超過其對應(yīng)的評價因子閾值時，則判定需要啟動新的數(shù)據(jù)傳輸線程；

46、傳輸評價參數(shù)獲取模塊，用于當(dāng)所述比較結(jié)果表明第一傳輸參數(shù)因子和第二傳輸參數(shù)因子均低于其對應(yīng)的評價因子閾值時，則利用所述第一傳輸參數(shù)因子和第二傳輸參數(shù)因子獲取傳輸評價參數(shù)，其中，所述傳輸評價參數(shù)通過如下公式獲?。?/p>

47、

48、其中，d表示傳輸評價參數(shù)；d01表示第一傳輸參數(shù)因子；d02表示第二傳輸參數(shù)因子；

49、第二數(shù)據(jù)傳輸線程啟動判定模塊，用于當(dāng)所述傳輸評價參數(shù)超過預(yù)設(shè)的參數(shù)閾值時，則判定需要啟動新的數(shù)據(jù)傳輸線程；當(dāng)所述傳輸評價參數(shù)未超過預(yù)設(shè)的參數(shù)閾值時，則判定不需要啟動新的數(shù)據(jù)傳輸線程。

50、優(yōu)選的，所述加噪保護平臺包括：

51、數(shù)據(jù)處理模塊，用于對用戶隱私實時數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索、排序及特征提取，確定出用戶隱私特征數(shù)據(jù)；

52、加噪保護模塊，用于對用戶隱私特征數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分及增加數(shù)據(jù)噪音，確定出多個不能被直接識別的用戶隱私特征子集；

53、存儲管控模塊，用于對噪音增加后的多個用戶隱私特征子集進(jìn)行安全聚合、加密存儲及數(shù)據(jù)監(jiān)控，使用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)安全。

54、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)處理模塊包括：

55、數(shù)據(jù)檢索單元，用于對用戶隱私實時數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索；

56、獲取用戶隱私實時數(shù)據(jù)；

57、基于順序檢索方法，對用戶隱私實時數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索；

58、檢查用戶隱私實時數(shù)據(jù)的一致性；

59、根據(jù)用戶隱私實時數(shù)據(jù)中每個變量的合理取值范圍和相互關(guān)系，檢查用戶隱私實時數(shù)據(jù)是否合乎要求；

60、去除用戶隱私實時數(shù)據(jù)中含有的超出正常范圍、邏輯上不合理或相互矛盾的不一致數(shù)據(jù)；

61、對用戶隱私實時數(shù)據(jù)進(jìn)行無效值及缺失值處理；

62、去除用戶隱私實時數(shù)據(jù)中含有的對增加數(shù)據(jù)噪音保護隱私無價值的無效數(shù)據(jù)及缺失數(shù)據(jù)；

63、確定出對增加數(shù)據(jù)噪音保護隱私有價值的用戶隱私實時數(shù)據(jù)；

64、數(shù)據(jù)排序單元，用于對檢索后的用戶隱私實時數(shù)據(jù)進(jìn)行排序；

65、獲取檢索后對增加數(shù)據(jù)噪音保護隱私有價值的用戶隱私實時數(shù)據(jù)；

66、基于內(nèi)部排序方法，對檢索后對增加數(shù)據(jù)噪音保護隱私有價值的用戶隱私實時數(shù)據(jù)進(jìn)行排序；

67、確定出具有排列次序的用戶隱私實時數(shù)據(jù)；

68、特征提取單元，用于對排序后的用戶隱私實時數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提??；

69、獲取排序后具有排列次序的用戶隱私實時數(shù)據(jù)；

70、對排序后具有排列次序的用戶隱私實時數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提??；

71、確定出用戶隱私特征數(shù)據(jù)。

72、優(yōu)選的，所述加噪保護模塊包括：

73、數(shù)據(jù)拆分單元，用于對用戶隱私特征數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分；

74、獲取用戶隱私特征數(shù)據(jù)；

75、對用戶隱私特征數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘及相關(guān)分析；

76、確定用戶隱私特征數(shù)據(jù)類型；

77、基于用戶隱私特征數(shù)據(jù)類型，對用戶隱私特征數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分；

78、確定出多個用戶隱私特征子集；

79、噪音增加單元，用于在拆分后的用戶隱私特征數(shù)據(jù)中增加數(shù)據(jù)噪音；

80、獲取拆分后的多個用戶隱私特征子集；

81、采用隨機數(shù)生成器生成數(shù)據(jù)噪音；

82、將生成的數(shù)據(jù)噪音增加至多個用戶隱私特征子集中；

83、確定出多個不能被直接識別的用戶隱私特征子集。

84、優(yōu)選的，所述存儲管控模塊包括：

85、安全聚合單元，用于對噪音增加后的多個用戶隱私特征子集進(jìn)行聚合；

86、獲取多個不能被直接識別的用戶隱私特征子集；

87、對多個不能被直接識別的用戶隱私特征子集進(jìn)行安全聚合；

88、使多個不能被直接識別的用戶隱私特征子集進(jìn)行重新組合；

89、確定出基于增加數(shù)據(jù)噪音的用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)；

90、加密存儲單元，用于對用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲；

91、獲取基于增加數(shù)據(jù)噪音的用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)；

92、對用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理；

93、確定出加密后的用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)；

94、且對加密后的用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)進(jìn)行安全存儲；

95、數(shù)據(jù)監(jiān)控單元，用于對安全存儲的用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控；

96、對安全存儲的用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)測；

97、確定出用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)監(jiān)測結(jié)果；

98、對用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行深入挖掘及相關(guān)分析；

99、確定出用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)智能化管控方案；

100、基于用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)智能化管控方案對用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化管控。

101、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

102、本發(fā)明通過實時采集用戶身份數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)及用戶偏好數(shù)據(jù)，確定用戶隱私實時數(shù)據(jù)，通過對用戶隱私實時數(shù)據(jù)進(jìn)行無線傳輸，可便于對用戶隱私實時數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，確定用戶隱私特征數(shù)據(jù)，通過對用戶隱私特征數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分及增加數(shù)據(jù)噪音，可確定多個不能被直接識別的用戶隱私特征子集，通過對噪音增加后的多個用戶隱私特征子集進(jìn)行安全聚合，可確定基于增加數(shù)據(jù)噪音的用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)，通過對用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)加密存儲及數(shù)據(jù)監(jiān)控，可使用戶隱私保護聚合數(shù)據(jù)安全，可基于增加數(shù)據(jù)噪音來保護隱私，避免用戶隱私泄露，可提升用戶隱私保護效果及安全性。