[发明专利]基于数据图谱，信息图谱和知识图谱的信息隐私保护方法

说明书

本发明是一种基于数据图谱，信息图谱，知识图谱的类型化资源需求建模和信息资源隐私保护方法。属于分布式计算和软件工程交叉领域。主要用于对用户的需求进行可行性分析，完整性分析，一致性分析和冗余性分析，并在每一步的分析中提取出对应的数据流，信息流，知识流以及控制流映射到数据图谱，信息图谱和知识图谱上。再根据用户需求将信息资源根据其在搜索空间中的存在分类为隐式和显式的情形，针对隐式和显式的信息隐私资源，按影响力大小的先后顺序将信息隐私资源转换为其他类型隐私资源并将相关的所有类型化隐私资源存入安全空间进行保护。

技术领域

本发明是一种基于数据图谱，信息图谱和知识图谱的信息隐私保护方法。主要用于对用户的需求进行可行性分析，一致性分析，冗余性分析和完整性分析，并在每一步分析中提取出对应的数据流，信息流，知识流以及控制流映射到数据图谱，信息图谱和知识图谱上。再根据用户需求将信息资源根据其在搜索空间中的存在分类为隐式和显式的情形进行保护。属于分布式计算和软件工程交叉领域。

背景技术

知识图谱已经成为用标记的有向图形式表示知识的强大工具，并给出文本信息的语义。与UML类相比，知识图谱具有更丰富的自然语义，表达机制更接近于自然语言，蕴含更多更完整的语义信息。现在很少使用UML来建模自动化应用程序，其中一个原因是UML缺乏正式的需要对应用程序的关键部分进行建模的语义。且UML没有区分类型化资源，各种隐私资源相互交织在一起，很难有效支持数据层，信息层和知识层上的查询，抽象，添加，删除和修改。因此相应的查询，抽象，隐私的增加和删除也不能有效地进行。

从软件需求的形成过程来看，理想情况下有三个迭代阶段。第一，个体用户用具体的案例和所关心的内容来描述他们所期望的需求功能。第二，在解决不一致性的同时，将用户单独的需求描述合并到设计模型中。第三，设计人员在初始设计模型上进行优化，以减少系统中功能性需求描述中抽象类的冗余。只要在将完整的软件需求从单独表达的自然语言规范转换为集成的设计模型完成之前识别出缺失的内容，这三个阶段就能够被利益相关者重复使用。在人工智能方面，传输过程的自动化有两个层次。第一个层次：个体表达的案例包含个体认为的完整情景，其中数据，信息和知识可以被识别为与预期想达到的系统功能的交互。随后的设计过程通常基于语言，例如，UML，只要离散设计模块中不存在不一致性，UML就倾向于保守地适应原始内容。在过去的几年里，自动化方面的工作取得了巨大的进步，可以集成离散内容并自动推理设计模型中的应用逻辑。第二个层次：第一个层次实际上假定个人在功能方面和质量方面都能很好地理解系统的本质。然而，对于大规模系统或复杂系统来说，这种假设很少适用，其中大量功能和质量问题或模块之间的大量互动和依赖关系可轻易超越人类优化的能力。在这个水平上优于现有设施的人力资源的智能水平要高水平。为了达到第二个层次在系统上的资源隐私建模和设计提供，本发明将隐私资源分类为数据隐私，信息隐私和知识隐私。本发明提出在由数据图谱，信息图谱和知识图谱组成的三层架构中保护隐私资源。对于单个隐私保护目标，它可能在知识图谱的各个层次中具有各种具体组成。本发明主要是通过借助数据图谱、信息图谱、知识图谱的架构去准确地为用户提供隐私建模和信息隐私资源保护。

发明内容

技术问题：现有的需求建模方法没有区分类型化资源，各种隐私资源相互交织在一起，很难有效支持数据层，信息层和知识层上的查询，抽象，添加，删除和修改，因此相应的查询，抽象，隐私的增加和删除也不能有效地进行。目前的隐私保护方法对用户隐私可以直接被查找到的情况提供较好的隐私保护，但是，无法直接查找到的这些信息隐私依然可以通过分析数据（直接的数据以及间接的数据）、通过关联信息和通过分析信息结合相关数据等方式得到，因此，现有方法提供对能直接查找到的数据隐私的保护依然不能从根本上解决用户信息隐私保护问题。