[发明专利]普适计算环境下CBR的隐私策略的生成方法及系统

权利要求书

1.一种普适计算环境下基于案例推理的隐私策略的生成方法，其特征在于，包括：

对于待保护的用户隐私，提取用户的上下文信息作为特征值；

在预先建立的隐私策略案例库中根据所述特征值进行检索，得到初始化隐私策略；

对所述初始化隐私策略进行修正，生成可执行的隐私策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述可执行的隐私策略学习到所述隐私策略案例库。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述隐私策略案例库中的案例使用特征值进行特征表达，并按照基于案例索引的分层结构进行存储。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在预先建立的隐私策略案例库中根据所述特征值进行检索，得到初始化隐私策略，包括：

确定所述特征值的索引分类；

在所述隐私策略案例库中根据索引分类进行检索，得到初始化隐私策略。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述隐私策略案例库中根据索引分类进行检索，得到初始化隐私策略，包括：

若在所述隐私策略案例库中检索到与所述特征值相匹配的一个隐私策略案例，则该隐私策略案例为初始化隐私策略；

若在所述隐私策略案例库中检索到与所述特征值相匹配的多个隐私策略案例，则从所述多个隐私策略案例选择相似特征值对多的案例作为初始化隐私策略；或提供用户界面，并通过该用户界面接收用户在所述多个隐私策略案例中选择的其中之一。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述初始化隐私策略进行修正进一步包括：

通过预先设置的模糊策略对所述初始化隐私策略自动进行修正；或

提供用户界面，并通过该用户界面接收来自用户的对所述初始化隐私策略进行修正。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户的上下文进一步包括：

用户的静态上下文和用户的动态上下文；

所述用户的静态上下文，包括以下至少之一：用户的个人信息、用户的社会和组织关系、用户的时间段设置；

所述用户的动态上下文，包括以下至少之一：用户的当前状态，用户的当前活动。

8.一种普适计算环境下基于案例推理的隐私策略的生成系统，其特征在于，包括：

提取模块，用于提取待保护的用户隐私的用户的上下文信息作为特征值；

检索模块，用于在预先建立的隐私策略案例库中根据所述特征值进行检索，得到初始化隐私策略；

生成模块，用于对所述检索模块检索得到的初始化隐私策略进行修正，生成可执行的隐私策略。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，还包括：

学习模块，用于将所述生成模块生成的可执行的隐私策略学习到所述隐私策略案例库。

10.根据权利要求8或9所述的系统，其特征在于，所述隐私策略案例库中的案例使用特征值进行特征表达，并按照基于案例索引的分层结构进行存储。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述检索模块进一步包括：

索引分类确定模块，用于确定所述特征值的索引分类；

索引分类检索模块，用于在所述隐私策略案例库中根据索引分类进行检索，得到初始化隐私策略。

12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述索引分类检索模块进一步用于：

若在所述隐私策略案例库中检索到与所述特征值相匹配的一个隐私策略案例，则该隐私策略案例为初始化隐私策略；

若在所述隐私策略案例库中检索到与所述特征值相匹配的多个隐私策略案例，则从所述多个隐私策略案例选择相似特征值对多的案例作为初始化隐私策略；或提供用户界面，并通过该用户界面接收用户在所述多个隐私策略案例中选择的其中之一。

13.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述生成模块进一步包括：

自动修正模块，用于通过预先设置的模糊策略对所述初始化隐私策略自动进行修正；

人工修正模块，用于通过提供的用户界面接收来自用户的对所述初始化隐私策略进行修正。

14.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述用户的上下文进一步包括：

用户的静态上下文和用户的动态上下文：

所述用户的静态上下文，包括以下至少之一：用户的个人信息、用户的社会和组织关系、用户的时间段设置；

所述用户的动态上下文，包括以下至少之一：用户的当前状态，用户的当前活动。