移動(dòng)醫(yī)療中個(gè)性化l-多樣性匿名隱私保護(hù)模型*

李 文，黃麗韶，羅恩韜,2+

1.湖南科技學(xué)院 電子與信息工程學(xué)院，湖南 永州 425199

2.中南大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，長沙 410083

1 引言

隨著移動(dòng)醫(yī)療技術(shù)的迅猛發(fā)展，醫(yī)療數(shù)據(jù)共享范圍的逐步擴(kuò)大，以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷更新，醫(yī)療數(shù)據(jù)在不同醫(yī)院之間的共享越來越方便。數(shù)據(jù)、信息的挖掘和共享也創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。但是，在數(shù)據(jù)發(fā)布和共享過程中存在一個(gè)不容忽視的問題，那就是醫(yī)療患者的隱私泄露。如果醫(yī)療機(jī)構(gòu)在共享數(shù)據(jù)的時(shí)候沒有充分考慮數(shù)據(jù)隱私問題，那么非法用戶（攻擊者）就可以利用其他機(jī)構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)進(jìn)行串聯(lián)推測，甚至利用同一醫(yī)院不同時(shí)段發(fā)布的數(shù)據(jù)漏洞獲取到醫(yī)療患者隱私敏感信息，從而對患者隱私造成不可預(yù)測的泄漏風(fēng)險(xiǎn)。

以往醫(yī)療機(jī)構(gòu)在共享或者發(fā)布醫(yī)療數(shù)據(jù)時(shí)，出于隱私保護(hù)的目的，會(huì)選擇將一部分個(gè)人識(shí)別信息去除，如姓名、地址和電話等，然而攻擊者仍然可以通過其他手段獲得用戶某些不敏感信息，利用這些信息與用戶的疾病診斷數(shù)據(jù)進(jìn)行對應(yīng)，從而獲得病人關(guān)于其所患疾病的隱私，這種攻擊也稱為鏈接攻擊[1]。

表1是一張醫(yī)療數(shù)據(jù)表，醫(yī)院在發(fā)布時(shí)并沒有顯式地給出病人的姓名。然而，假設(shè)攻擊者在網(wǎng)絡(luò)中得到表2所示的用戶所轄區(qū)選民投票表，那么攻擊者就可以通過將兩張表的共同屬性，例如郵編（430056），進(jìn)行鏈接推導(dǎo)，從而推斷出病人的姓名（Kevin）及所患疾病“過度肥胖”。如果不法攻擊者將這些信息出賣給減肥中心，就直接導(dǎo)致病人（Kevin）的隱私信息泄露。

2 基于匿名原則的隱私保護(hù)

基于匿名原則的隱私保護(hù)，主要是在數(shù)據(jù)發(fā)布或者共享前，通過數(shù)據(jù)泛化、數(shù)據(jù)抑制[1-3]等技術(shù)手段對數(shù)據(jù)表中的相關(guān)屬性進(jìn)行處理，不發(fā)布或限制發(fā)布某些數(shù)據(jù)，從而讓個(gè)人標(biāo)識(shí)信息與敏感屬性失去關(guān)聯(lián)，達(dá)到隱私保護(hù)的目的[4-6]。

Table 1 Sheet of medical data表1 醫(yī)療數(shù)據(jù)表

Table 2 List of voter poll表2 選民投票表

2.1 k-匿名思想

在眾多基于匿名原則的隱私保護(hù)方法中，k-匿名思想因其在保護(hù)隱私信息的同時(shí)也保證數(shù)據(jù)可用性，成為數(shù)據(jù)發(fā)布中進(jìn)行隱私保護(hù)的重要技術(shù)手段[7-12]。其核心思想是通過概括和隱匿技術(shù)，發(fā)布精度較低的數(shù)據(jù)，使得每條記錄至少與數(shù)據(jù)表中其他k-1條數(shù)據(jù)具有完全相同的準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符屬性值，從而減少鏈接攻擊所導(dǎo)致的隱私泄漏。

定義1k-匿名（k-anonymity）：給定數(shù)據(jù)表T{A1,A2,…,An}，T的準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符為QI，當(dāng)且僅當(dāng)T[QI]中每一個(gè)值序列在T[QI]中至少出現(xiàn)k次，稱表T滿足QI上的k-匿名。T[QI]表示表T的元組在QI上的投影。

2.2 k-匿名實(shí)質(zhì)

k-匿名實(shí)質(zhì)就是要求數(shù)據(jù)集中每一條記錄都要與至少k-1條記錄在準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符上的投影相同，因此，個(gè)體所在記錄被確定的概率不超過1k。而泛化[13]是典型的實(shí)現(xiàn)匿名化隱私保護(hù)的技術(shù)手段，其實(shí)質(zhì)是用一般化的值或區(qū)間來替代具體值，通過降低數(shù)據(jù)精度增加攻擊者獲取個(gè)體隱私信息的難度。

表3是經(jīng)過泛化后的一張滿足k=2的匿名醫(yī)療數(shù)據(jù)表。

Table 3 Meeting 2-anonymous data sheet表3 滿足2-匿名數(shù)據(jù)表

2.3 k-匿名缺點(diǎn)

雖然k-匿名算法提高了發(fā)布信息的安全性，但是由于需要對數(shù)據(jù)表的某些屬性進(jìn)行泛化和隱匿，損失了一部分?jǐn)?shù)據(jù)的可用性。同時(shí)k-匿名算法在運(yùn)算過程中，存在查詢結(jié)果不精確的缺點(diǎn)，尤其是在用戶稀少的場景下，將產(chǎn)生較大的匿名區(qū)域，從而增大通信開銷。

3 信息熵l-多樣性模型

經(jīng)過泛化后的數(shù)據(jù)表滿足k-匿名，保證了某個(gè)用戶處于k個(gè)同類別的個(gè)體集合之中，使得擁有相同準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符的用戶個(gè)體不可區(qū)分，從而達(dá)到一定的匿名性保護(hù)。然而，如果處于同一等價(jià)類中的k個(gè)元組在敏感屬性上的取值相同，則用戶個(gè)體記錄會(huì)受到同質(zhì)性攻擊而造成屬性泄露，例如表3中第二個(gè)等價(jià)類。

為了解決同質(zhì)性攻擊帶來的隱私泄露問題，文獻(xiàn)[13]提出了l-diversity模型，即l-多樣性模型，要求每個(gè)等價(jià)類至少含有l(wèi)個(gè)表現(xiàn)良好（well-presented）的敏感屬性值，考慮了對敏感屬性的約束。如果數(shù)據(jù)表中每個(gè)等價(jià)類中含有l(wèi)個(gè)不同的敏感屬性值，那么就稱該數(shù)據(jù)表滿足l-多樣性規(guī)則。文獻(xiàn)[7]還給出了一種信息熵l-多樣性規(guī)則。

定義2信息熵l-多樣性（entropyl-diversity）：給定數(shù)據(jù)表T{A1,A2,…,An}，準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符屬性為QI{Ai,Ai+1,…,Aj}，敏感屬性為SA，S={Si,Si+1,…,Sj}為敏感屬性值。表T滿足k-匿名，并且其等價(jià)類集合為E={E1,E2,…,En}，當(dāng)且僅當(dāng)對每一個(gè)等價(jià)類Ei=1,2,…,n?E，都滿足式（1）時(shí)，則稱數(shù)據(jù)表T滿足信息熵l-多樣性。

其中，P(Ei,s)為等價(jià)類Ei中敏感屬性值s出現(xiàn)的頻率；為等價(jià)類Ei的信息熵，又稱信息熵多樣性，記作Entropy(Ei)。信息熵反映了屬性的分布情況，信息熵越大，意味著等價(jià)中敏感屬性值分布越均勻，推導(dǎo)出具體個(gè)體的難度也就越大。由式（1）可知，要想等價(jià)類滿足信息熵l-多樣性，那么等價(jià)類的信息熵至少為lg(l)。表4是匿名數(shù)據(jù)表中的一個(gè)等價(jià)類。

Table 4 Meeting 5-anonymous equivalence class表4 滿足5-匿名等價(jià)類

表4中等價(jià)類的信息熵l-多樣性計(jì)算結(jié)果如下：

從結(jié)果來看，對于該等價(jià)類來說，其信息熵多樣性為lg1.65，參數(shù)l的取值不能超過1.65，那么只能取1，考慮到l-多樣性的定義，也就是說等價(jià)類中至少有1個(gè)不同的敏感屬性值，對于實(shí)際發(fā)布的數(shù)據(jù)表而言，這種結(jié)論顯然意義不大。

并且該等價(jià)類中的敏感屬性，有4個(gè)是“流感”，對于很多病人來說，顯然這并不是敏感屬性，如果等價(jià)類中包含4個(gè)如“肺結(jié)核”這種敏感程度很高的敏感屬性，假設(shè)攻擊者知道某人處于該等價(jià)類中，那么攻擊者有很大把握推測該人有“肺氣腫”的疾病傾向特征，這對于病人來說是不可接受的。實(shí)際上，醫(yī)療信息中包含著大量的諸如“流感”或者“發(fā)燒”這些非敏感屬性值，這些屬性值的公開并不會(huì)侵犯到個(gè)體隱私。因此，信息熵l-多樣性模型沒有區(qū)分敏感屬性值，不能反映出這種情況下隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。本文提出一種個(gè)性化信息熵l-多樣性模型來保護(hù)用戶的醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私。

4 個(gè)性化信息熵l-多樣性模型

4.1 個(gè)性化信息熵

多樣性模型定義針對信息熵l-多樣性模型存在的不足，一方面需要提高等價(jià)類的信息熵值，另一方面需要區(qū)分敏感屬性值，降低敏感屬性強(qiáng)的信息泄露概率。

因此，可以將敏感屬性值分為強(qiáng)敏感值SV（sensitive value）和弱敏感值DV（don't care value），修改信息熵l-多樣性規(guī)則后得到新的個(gè)性化信息熵l-多樣性規(guī)則。

定義3個(gè)性化信息熵l-多樣性：給定數(shù)據(jù)表T{A1,A2,…,An}，QI{Ai,Ai+1,…,Aj}為T的準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符，SA為敏感屬性，S={Si,Si+1,…,Sj}為敏感屬性值集合，SV表示強(qiáng)敏感值，DV為弱敏感值，|SV|為強(qiáng)敏感值的個(gè)數(shù)，|DV|為弱敏感值的個(gè)數(shù)。表T滿足k-匿名，并且其等價(jià)類集合為E={E1,E2,…,En}，當(dāng)且僅當(dāng)對每一個(gè)等價(jià)類Ei=0,1,…,n?E，都滿足式（2）時(shí)，則稱數(shù)據(jù)表T滿足個(gè)性化信息熵l-多樣性。

其中，P(Ei,SV)為強(qiáng)敏感屬性值在等價(jià)類中出現(xiàn)的頻率；為個(gè)性化等價(jià)類的信息熵多樣性。

由式（2）可知，需要計(jì)算等價(jià)類中強(qiáng)敏感屬性值的頻率P(Ei,SV)，而不需要計(jì)算會(huì)降低P(Ei,SV)lgP(Ei,SV)值的弱敏感屬性值出現(xiàn)的頻率。用式（2）計(jì)算表4中等價(jià)類的信息熵，有DV={流感}，SV={肺氣腫}，|DV|=1，|SV|=1，SV在等價(jià)類中出現(xiàn)的概率為1/5，那么改進(jìn)后的信息熵多樣性為：

根據(jù)計(jì)算結(jié)果，l的取值不超過2.282 8，則l為2，該等價(jià)類滿足2-多樣性。個(gè)性化信息熵l-多樣性相比較信息熵l-多樣性，提高了等價(jià)類信息熵，降低了從等價(jià)類中鏈接推導(dǎo)出隱私信息與身份信息的對應(yīng)關(guān)系。

4.2 信息損失度量

基于k-匿名以及在其基礎(chǔ)上改進(jìn)的匿名隱私保護(hù)模型在保護(hù)隱私信息的同時(shí)，不可避免地會(huì)產(chǎn)生信息損失，從而對數(shù)據(jù)精度造成影響，這就是匿名代價(jià)（anonymization cost）。匿名代價(jià)是在對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行泛化和抑制預(yù)處理操作時(shí)產(chǎn)生的，匿名代價(jià)度量是衡量數(shù)據(jù)匿名化后信息損失的指標(biāo)，同時(shí)也可以判斷匿名后的數(shù)據(jù)集的優(yōu)化程度。信息損失越小，數(shù)據(jù)精度越大，數(shù)據(jù)可用性越高。反之亦然。因此，在進(jìn)行匿名化操作過程中，應(yīng)盡量降低匿名代價(jià)。

本文采用基于泛化層級(jí)的方法度量匿名代價(jià)，而使用該方式度量匿名代價(jià)，則需要構(gòu)建屬性的域泛化層級(jí)。處于域泛化層級(jí)中每一層包含的信息量是不同的。通常，對于同一屬性來說，處于泛化高層的數(shù)據(jù)比處于低層級(jí)數(shù)據(jù)所包含的信息量較少。計(jì)算公式如下：

其中，Prec表示數(shù)據(jù)精度，為原始數(shù)據(jù)表；RT為泛化后的數(shù)據(jù)表；N表示數(shù)據(jù)表中屬性個(gè)數(shù)；NA為數(shù)據(jù)集的記錄數(shù)；|DGHAi|為屬性Ai泛化層級(jí)結(jié)構(gòu)的高度；h表示屬性Ai在泛化層級(jí)結(jié)構(gòu)中處于的高度。

定義4域泛化層級(jí)（domain generalization hierar-chy）：設(shè)A為數(shù)據(jù)表T的屬性，存在函數(shù)fh:h=0,1,…,n-1，使得，并且A=A0，|An|=1，那么屬性A在fh:h=0,1,…,n-1上的泛化域?qū)蛹?jí)可表示為，記作 |DGHA|。

{Z0,Z1,Z2,Z3}展示的是Zip屬性自下而上的泛化過程，每一層表示該屬性的一個(gè)泛化域。隨著DGH一直往上，屬性的泛化程度越來越高，直到最后達(dá)到抑制的狀態(tài)，泛化過程描述如下：

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

本實(shí)驗(yàn)采用文獻(xiàn)[14]提出的Incognito算法完成匿名操作過程。Incognito算法的基本思想是采用全局重編碼技術(shù)，按照自底向上的寬度優(yōu)先方式對原始數(shù)據(jù)集執(zhí)行泛化操作，同時(shí)對泛化圖（generalization graph）進(jìn)行必要的剪枝、迭代操作，使原始數(shù)據(jù)集逐步優(yōu)化，從而達(dá)到匿名效果。本文方案主要考慮算法執(zhí)行時(shí)間與數(shù)據(jù)表的信息損失。

5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)環(huán)境

實(shí)驗(yàn)所采用的數(shù)據(jù)集為UCI中的Adult數(shù)據(jù)庫[15]，該數(shù)據(jù)庫是用于k-匿名研究最常用的數(shù)據(jù)源。該數(shù)據(jù)庫共有32 206條數(shù)據(jù)，大小為5.5 MB，數(shù)據(jù)集共含有15個(gè)屬性。選取其中的8個(gè)屬性作為準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符的屬性集，選取Disease屬性作為敏感屬性。表5描述了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)。

實(shí)驗(yàn)采用MySQL 5.5存儲(chǔ)數(shù)據(jù)；算法用Java語言實(shí)現(xiàn)；實(shí)驗(yàn)運(yùn)行環(huán)境是CPU為3.3 GHz Intel?Core i5處理器，4 GB RAM。

選取Disease作為實(shí)驗(yàn)敏感屬性。Disease屬性含10個(gè)值，隨機(jī)產(chǎn)生疾病種類，用敏感權(quán)重來衡量敏感度，值越大，說明敏感度越高，見表6。實(shí)驗(yàn)中將敏感權(quán)重低于0.5的疾病設(shè)為弱敏感屬性。

Table 5 Structure of adult data set表5 Adult數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)

Table 6 Weight of disease表6 Disease權(quán)重

5.2 時(shí)間復(fù)雜度分析

本文方案首先需要計(jì)算強(qiáng)敏感值|SV|和弱敏感值|DV|的個(gè)性化信息熵l-多樣性×，因此計(jì)算開銷是線性的，時(shí)間復(fù)雜度為O(n)。其次需要對信息損失度量進(jìn)行計(jì)算，，計(jì)算過程中有兩次和的累乘運(yùn)算，因此在該階段的計(jì)算開銷為O(n2)。最后需要對屬性進(jìn)行域泛化層級(jí)處理，每次泛化的計(jì)算開銷為線性的，因此計(jì)算復(fù)雜度為O(n)。

5.3 執(zhí)行時(shí)間分析

從圖1可知，隨著QI個(gè)數(shù)增加，3種模型的執(zhí)行時(shí)間都會(huì)增加。這是因?yàn)殡S著QI值增大，等價(jià)類中要求記錄更多的準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符屬性，這就需要更多的泛化次數(shù)，這個(gè)過程也就需要算法執(zhí)行更多次的循環(huán)，所以執(zhí)行時(shí)間會(huì)增大。

同時(shí)，可以看到，隨著QI值增大，本文方案相比較信息熵l-多樣性模型執(zhí)行時(shí)間更短一些。這是因?yàn)樾畔㈧豯-多樣性模型判斷等價(jià)類中強(qiáng)敏感屬性和弱敏感屬性需要更長的時(shí)間。

圖2描述的是QI記錄數(shù)目從0到1 000遞增時(shí)，3種匿名模型中數(shù)據(jù)精度隨k或l值的變化。橫坐標(biāo)為記錄個(gè)數(shù)，縱坐標(biāo)是執(zhí)行不同算法的時(shí)間，可以看到本文方案在提高數(shù)據(jù)精度的同時(shí)，減少了算法的執(zhí)行時(shí)間。

Fig.1 Comparison of execution time with the number of quasi identifiers圖1 準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符個(gè)數(shù)變化執(zhí)行時(shí)間比較

Fig.2 Comparison of execution time with the number of records圖2 記錄個(gè)數(shù)變化執(zhí)行時(shí)間比較

5.4 精確度分析

圖3 描述的是QI記錄數(shù)目從1 000到3 500遞增時(shí)，3種匿名模型中數(shù)據(jù)精度隨k或l值的變化。橫坐標(biāo)為記錄個(gè)數(shù)，縱坐標(biāo)是匿名數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)精度，可以發(fā)現(xiàn)隨著記錄個(gè)數(shù)的增加，本文方案的精度高于其他方案。

Fig.3 Comparison of data accuracy with the number of records圖3 記錄個(gè)數(shù)變化數(shù)據(jù)精度比較

5.5 信息損失分析

圖4 描述的是QI個(gè)數(shù)為0～8時(shí)，3種匿名模型中數(shù)據(jù)精度隨k或l值的變化。橫坐標(biāo)為k、l值，縱坐標(biāo)是匿名數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)精度。

Fig.4 Comparison of data accuracy withk，lvalue圖4 數(shù)據(jù)精度隨k、l值比較

從圖4可知，隨著k、l值的增加，數(shù)據(jù)精度呈下降趨勢。這是因?yàn)殡S著k、l值的增大，等價(jià)類中需要泛化的元組數(shù)也就越多，泛化層級(jí)越高，信息損失也越大，從而數(shù)據(jù)精度就會(huì)降低。同等情況下，個(gè)性化信息熵l-多樣性的信息損失高于信息熵l-多樣性。這是因?yàn)閭€(gè)性化信息熵l-多樣性對匿名約束性強(qiáng)于信息熵l-多樣性，需要對準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符進(jìn)行更高層級(jí)的泛化，所以信息損失相對多一些。

6 結(jié)束語

針對信息熵l-多樣性模型中沒有區(qū)分強(qiáng)弱敏感屬性的問題，本文提出了個(gè)性化信息熵l-多樣性模型并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方案在執(zhí)行時(shí)間和數(shù)據(jù)精度方面的表現(xiàn)優(yōu)于信息熵l-多樣性模型與k-匿名模型，且有更好的隱私性，可以運(yùn)用到移動(dòng)醫(yī)療系統(tǒng)中來保護(hù)醫(yī)療用戶的隱私數(shù)據(jù)不被泄漏。

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