信息熵模型：隐私保护的度量与风险评估

本文主要探讨了隐私保护领域的关键问题——信息熵模型及其度量方法。在信息技术快速发展的背景下，随着数据的广泛应用，隐私保护成为了信息安全的重要课题。作者彭长根等人以Shannon信息论为基础，针对隐私保护系统提出了四种关键的模型： 1. 隐私保护基本信息熵模型：这是最基础的模型，它将信息拥有者（发送方）和隐私谋取者（接收方）视为通信中的两个角色，而隐私泄露视为通过通信信道进行的过程。信息熵被用来衡量信息源的隐私程度。 2. 含敌手攻击的隐私保护信息熵模型：该模型考虑了外部攻击者的存在，通过引入平均互信息量和条件熵来评估隐私保护在对抗恶意攻击时的强度。 3. 带主观感受的信息熵模型：认识到个人对隐私的认知差异，这个模型考虑了个体主观感知在隐私度量中的作用，引入条件互信息来反映包含背景知识后的隐私保护情况。 4. 多隐私信源的隐私保护信息熵模型：当涉及到多个隐私信息源时，模型需要处理信息的复合性和关联性，通过扩展的熵概念来全面度量隐私保护的复杂性。 文章的核心贡献在于，这些模型不仅提供了量化隐私泄露的工具，还为评估隐私保护策略的有效性以及设计抵御攻击的能力提供了定量标准。此外，作者还特别应用了信息熵模型到位置隐私保护的场景中，给出了具体的实例和度量方法，以便于实际应用中的风险评估。 作者们强调，他们的工作为隐私保护技术和隐私泄露风险分析与评估提供了坚实的理论基础，这对于构建更安全、透明的信息系统具有重要意义。整个研究采用了《软件学报》(Journal of Software)这一权威期刊发表，体现了其学术价值。读者可以通过论文链接（http://www.jos.org.cn/1000-9825/2016/08_1891-1903/）查阅原文，深入理解并利用这些信息熵模型来提升数据隐私保护实践。