[发明专利]一种基于大数据分析的个人隐私价值计算方法

说明书

本发明涉及一种基于大数据分析的个人隐私价值计算方法，解决的是评价不够全面、不够客观公正，模型实时性不足的技术问题，通过采用步骤一，对原始数据进行模拟，完成原始数据分类；步骤二，构建隐私价值评分模型计算隐私价值总分，将隐私价值总分定义为由预期收益价值、风险价值以及信息相关价值计算组成；步骤三，根据历史数据，进行数据库动态优化，更新隐私价值基础评分模型：步骤四，进行隐私价值评分情景分析；步骤五，对步骤四的更新隐私价值基础评分模型的稳定性进行检验，检验结果定义为灵敏度的技术方案，较好的解决了该问题，可用于信息安全评估中。

技术领域

本发明涉及信息安全计算领域，具体涉及一种基于大数据分析的个人隐私 价值计算方法。

背景技术

在网络时代，以“新四大发明”中的电子支付和共享单车为代表的手机扫 码技术，在给人们生活带来很大便利的同时，也存在着个人隐私泄露的巨大危 机。

传统信息安全维护方法包括通过技术手段提高信息系统安全性、设立隐私 权保护法律法规等，这些措施都在试图阻断黑色产业链，但由于存在的高额利 润的诱惑，仍然有不法分子知法犯法、以身试险。因此在无法完全有效控制个 人隐私泄露风险的阶段，亟待一种能够将个人隐私价值进行量化的方法，从而 可以有效辅助被侵权消费者维权，协助司法部门制定法律法规，帮助电子商务 企业意识到用户价值、避免泄密可能引起的巨额赔偿。

现有的技术主要采用第一种：基于均衡价格理论，短期内个人信息价格是 由供求均衡点决定，长期竞争均衡时价格等于长期平均成本的最低值，建立层 次分析法、数学规划等数学模型方法解决隐私定价问题，并进行模拟计算。第 二种：以个人行为数据为指标利用层次分析法建立个人隐私定价模型；最后， 对隐私数据风险的收益和损失进行分析建立隐私优势比模型，给出隐私信息数 据的应用、保护措施及建议。第三种：通过构建以合理定价为中心的数据交易 机制来利用经济杠杆来激励数据流的想法。

上述方案存在模型的实时性不足、不够全面的技术问题。本发明提供一种 新的计算方法，修正了上述技术问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有技术中存在的评价不够全面、不够客观 公正，模型实时性不足的技术问题。提供一种新的基于大数据分析的个人隐私 价值计算方法，该基于大数据分析的个人隐私价值计算方法具有结果公正客观 全面、模型具有动态可调性的特点。

为解决上述技术问题，采用的技术方案如下：

一种基于大数据分析的个人隐私价值计算方法，所述基于大数据分析的个 人隐私价值计算方法包括：

步骤一，对原始数据进行模拟，包括数据清洗、通过模糊匹配修改离群、 填补缺失值以及原始标准化处理，完成原始数据分类；

步骤二，构建隐私价值评分模型计算隐私价值总分，将隐私价值总分定义 为由预期收益价值、风险价值以及信息相关价值计算组成；

步骤三，根据历史数据，进行数据库动态优化，更新隐私价值基础评分模 型：

步骤四，进行隐私价值评分情景分析：建立了基于小世界网络的改良模型, 通过对数据关联情况的模拟分析，模拟出了在不同泄露程度下对相关团体的信 息安全的影响；使用博弈论的方法分析出加权有团体利益的总体隐私利益，定 义动态博弈时达到帕雷托最优时对应最大的团体总体利益；

步骤五，对步骤四的更新隐私价值基础评分模型的稳定性进行灵敏度检验。