教材内容梳理如下

教材学习中的问题和解决过程

问题1：区块链的数据结构为什么具有不可篡改的特性？
解答：研读教材可知。
区块链的数据结构：
比特币网络中，数据以文件的形式被永久记录，称这些记录为区块。新区块一旦被记录在区块链上，就不能被改变或者删除。时间戳记录特定的数据生成时间。默克尔树用来存储当前区块的所有交易信息。难度系数用于控制区块的生成速度，比特币每10分钟产生一个区块。
区块链具有不可篡改性：
一方面，区块链中存储的交易信息每一条都有相对应的Hash值，由每一条记录的Hash值作为叶子节点生成二叉Merkle树，Merkle树的根节点(Hash值)保存在本区块的块头部分，区块头部除了当前区块的Merkle树的根节点，还保存时间戳以及前一个区块的Hash形成一条链式结构。因此，要想篡改区块链中的 一条记录，不仅要修改本区块的Hash值，还要修改后续所有区块的Hash值，或者生成一条新的区块链结构，使得新的链比原来的链更长。实际上，这是很难实现的。一般一个区块后面有6个新的区块生成时，即可认为该区块不可篡改，可以将该区块加入到区块链的结构中。
问题2：k匿名算法如何实践？
解答：查阅CSDN。
K-匿名的基本概念
为解决链接攻击所导致的隐私泄露问题，引入k-匿名 (k-anonymity) 方法。k-匿名通过概括（对数据进行更加概括、抽象的描述）和隐匿（不发布某些数据项）技术，发布精度较低的数据，使得同一个准标识符至少有k条记录，使观察者无法通过准标识符连接记录。

概括(Generalization)：指对数据进行更加概括、抽象的描述，使得无法区分具体数值，例如年龄这个数据组，概括成一个年龄段(例如上表中的>=40岁)。
隐匿(Suppression)：指不发布某些信息，例如上表中的用*号替换邮编的末三位。通过降低发布数据的精度，使得每条记录至少与数据表中其他的K-1条记录具有完全相同的准标识符属性值，从而降低链接攻击所导致的隐私泄露风险。

原表虽然隐去了姓名，但是攻击者通过邮编和年纪，依然可以定位一条记录，经过k匿名后，对邮编和年纪做以抽象，攻击者即使知道某一用户的具体邮编为47906，年龄47，也无法确定用户患哪一种病。上图的同一个准标识符{邮编，年纪}至少有3条记录，所以为3匿名模型。

k匿名模型的实施，使得观察者无法以高于1/k​的置信度通过准标识符来识别用户。

K-匿名算法实践
（一）泛化技术分类
K-匿名算法按照泛化范围，可以分为全局算法和局部算法。

全局算法：
在整个属性列上进行泛化，如把邮编最后3位数隐匿，这种泛化会带来很高的信息损失，因为原始数据表中的数据的分布不平均，存在一些有孤 立的数据，要想满足匿名化的条件，就要把整个数据表一遍又一遍的泛化，直到所有的 准标示符属性泛化之后得到的组合能够在相对应的泛化层次中找到，因此造成了数据表的泛化过度，产生不必要的泛化，信息失真度较大。为了解决这一问题，减少数据的损失量，学术界将研究目标全域重新编码算法转移到了局部重新编码算法。

局部算法：
将同属性列中的元素泛化到不同的等级，在单个元组上对，准标示符属性值进行泛化处理的，它将同一个准标示符属性列之中，不同个体的属性值泛化到相对独立的不同泛化层次结构中，这样就不会造成数据表的过度泛化， 将匿名表中的数据损失量控制到最小。

减少了数据损失量。

（二）Datafly算法
算法实施：

对每个准标识符属性的取值个数进行统计，取出统计值最大的准标识符进行一个层级的泛化。
对泛化后的表格进行k匿名检测。
如果泛化后的数据表符合k匿名检测，则输出，如果不符合，goto 1
以下图为例：

Step1：邮编属性个数为4，对其进行泛化

Step2：泛化结果如图所示，对其进行匿名检测，不符合匿名规则， goto 1

Step3：年龄属性个数为3，对其进行泛化

Step4：泛化结果如图所示，对其进行匿名检测，第4条记录可以唯一确定一条信息，不符合匿名规则 goto 1

Step5：年龄属性个数为2，对其进行泛化

符合2-匿名规则，输出次表格。

（三）KACA算法
（k-Anonymity by Clustering in Attribute）

基本概念
（1）数值之间的距离

如：最大号码123456，最小号码1*****，电话号码123456，与电话号码123455之间的距离为

(123456-123455)/ 123456 == 1/123456，可以看出123456与123455之间距离很小

其中A（vi，vj）代表分类树中以vi和vj的最小公共祖先为根的子树，H(T)表示分类树T的高度。

图中Asia，与American的距离为1/3,china和Mexico的距离为3/3，显然Asia与American的距离更近。

（2）泛化的加权层次距离

泛化的加权层次距离：Weighted hierarchical distance，反应不同的泛化层级之间的距离。

设h为属性A可能泛化的最高层次，D1为值域，D2………Dn为泛化域，Wj,j-1为Dj与Dj-l(2 <= j <= h)之间的泛化权重。由Dp中的值泛化到Dq(p>q)中的值的距离定义为下，称之为泛化的加权层次距离。

如生日的泛化层级：

D／M／Y---->M／Y ---->Y---->*

对应的泛化域

D4---->D3---->D2---->D1

当权值都为1时，D／M／Y层泛化到Y层的加权层次距离为： WHD(4，2)=(1+1)／1+1+1=0.67，67。但是，它没有反映出不同泛化层的泛化的差异，如“1970／02／28”泛化成“1970／02／”，对应的加权层次距离为0.33， “1970／02／’泛化成“1970／／”，加权层次距离仍为0.33，而后一种的失真程度显然比前一种的大。

重新定义泛化权重Wj,j-1=1/(j-1)^β，可以简单的定义β=1，

此时W4,3=1／3，W3,2=1／2，W2,1=1，

这种定义则能反映不同泛化层的泛化的差异。比如：生日属性的泛化层次为D／M／Y---->M／Y ---->Y---->，从D／M／Y层泛 化到M/Y层的加权层次距离WHD(4，3)=(1／3)／(1／3+1／2+1)=0．18。而从Y泛化到的加权层级距离

WHD(2，1)=(1／1)／(1／3+1／2+1)=0．55。

（3）元组之间的失真度：

例如元组{china，少年，男性}，对应的属性泛化级分别为{国家，东西半球，大洲,地球}和{少年，青少年，人}，则元组t={china，青年，男性}与其泛化元组t´={East，青少年，男性}之间的失真度为

Distortion = WHD(level(v1), level(v1´)) + WHD(level(v2), level(v2´))

       =1/3 + 1/2 = 5/6

（4）数据表之间的失真度：

将每个元组与其最终的泛化表之间求加权层次距离WHD，再累加求和，即为数据表之间的失真度。

（5）元组之间的距离

即两个元组与离他们最近的泛化集之间的距离的和

KACA算法
（1）步骤

（2）实例

以KACA的2-匿名为例，数据集如下图所示。

Step1：将数据集D分成4个等价类，等价类各元组在准标识符上值相等

Step2：随机选取一个大小 < 2的等价类，取第2组，距离第2组最近的等价类是第3组，将第2组和第3组合并为一类，并泛化。

Step3：循环，不存在元组个数小于2的等价类。程序返回处理后的匿名表

全局算法 VS 局部算法

可见，局部算法的失真度更小。

k-匿名存在的缺陷
K-匿名技术能保证以下三点：

攻击者无法知道某特定个人是否在公开的数据中
给定一个人，攻击者无法确认他是否有某项敏感属性
攻击者无法确认某条数据对应的是哪个人
K-匿名技术虽然可以阻止身份信息的公开，但无法防止属性信息的公开，导致其无法抵抗同质攻击，背景知识攻击，补充数据攻击等情况。

（一）同质攻击（homogeneity attack）

指某个k-匿名组内对应的敏感属性的值也完全相同，这使得攻击者可以轻易获取想要的信息。如在在上图中，第1-2条记录的敏感数据是一致的，因此这时候k-匿名就失效了。观察者只要知道表中某一用户的ZIP Code是435*，性别为男，就可以确定他有脑溢血。

（二）背景攻击（background knowledge attack）

k-匿名组内的敏感属性值并不相同，攻击者也有可能依据其已有的背景知识以高概率获取到其隐私信息

如果观察者通过ZIP Code和性别确定用户Carl在上图等价类1中，如果没有额外的信息，攻击者无法确定carl患的是心脏病还是脑溢血。但是攻击者知道carl在日本，而日本地区的心脏病发病率很低，那么他就可以确定Carl有脑溢血。

（三）补充数据攻击
当公开的数据有多种类型，如果他们的K-匿名方法不同，那么攻击者可以通过关联多种数据推测用户信息。
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原文链接：https://blog.csdn.net/watson2017/article/details/121698782

基于AI的学习