基于Citespace的云隐私研究演进与热点分析

论文总字数：28895字

目 录

第一章 绪论 1

1.1 研究背景和研究意义 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2研究意义 2

1.2云隐私可视化知识图谱相关研究综述 2

1.2.1云隐私研究现状 2

1.2.2科学知识图谱研究综述 3

1.3 研究思路 5

1.4本文创新点 6

第二章 基本相关理论 7

2.1 知识图谱基本理论 7

2.1.1知识图谱内涵 7

2.1.2知识图谱主要应用领域 7

2.1.3知识图谱的优势 7

2.2信息可视化研究工具 7

第三章 云隐私热点主题可视化分析 8

3.1 数据来源与处理 8

3.1.1 国外数据来源与处理 8

3.1.2 国内数据来源与处理 8

3.2 文献年增长情况比较 9

3.3 核心作者分析 10

3.3.1.CNKI核心作者分析 12

3.3.2 WOS核心作者分析 12

3.3.3 CNKI和WOS 核心作者对比 14

3.4 核心期刊分析 14

3.5 核心机构共现分析 15

3.5.1 CNKI核心机构共现分析 15

3.5.2 WOS核心机构共现分析 16

第四章 云隐私领域热点及前沿分析 17

4.1 云隐私研究热点可视化分析 17

4.1.1 CNKI关键词研究 17

4.2 关键词聚类分析 20

4.2.1 CNKI关键词聚类分析 20

4.2.2 WOS关键词聚类分析 22

4.3 云隐私前沿可视化分析 23

4.3.1 WOS突变词共现网络分析 23

4.3.1 WOS高被引文献网络分析 24

第五章 我国云隐私领域发展情况及建议 26

5.1 云隐私研究与发展现状 26

5.2 我国云隐私发展建议 26

第六章 结论与展望 27

6.1研究局限 27

6.2 未来展望 27

参考文献： 28

致谢 30

基于Cite space的云隐私研究演进与热点分析

陈叶

，China

Abstract：With the rapid development of the Internet age,cloud computing has become a hot research in the past two years as a new computing paradigm.At the same time, the security problems in cloud computing have arised the attention of scholars.Many researchers have done lots of research from different spots of cloud privacy.So,It is of great significance for the research of cloud privacy to quickly and accurately hold the hot spot and frontier trends of domestic and foreign researches in a large number of disordered research data.On this basis,we use CNKI and Web of science to gather data including domestic and foreign literature.Next we use the software of Cite space to conduct the comparative studies on the network, the core journals,core author,core institution and keyword network and clusters view, burst terms, the whole framework of the cloud privacy research in the domestic and foreign .Finally, gathering the actual situation of domestic cloud privacy,put forward advice for the true construction.

Key words：cloud privacy,knowledge maps, visual analysis,Cite space

第一章 绪论

• 1. 研究背景和研究意义

1.1.1研究背景

随着互联网的发展，云计算已经变成了中国新兴产业的主要发展部分，它对人们的社会生活方式以及企业的商业发展都带来了巨大的变化，是当前社会发展中的热点研究话题。

虽然云计算在快速发展，但用户获取云计算的方式却很方便，用户只需熟悉云计算的模式，按照个体或者组织的需求去租借云计算的资源即可。云计算因其高效、便利、高速、高可扩展性等特点吸引了越来越多企业的关注，根据OFweek云计算网^[1]预测，随着云计算服务的成熟，对应的服务效率方面也将增长；随着企业对云服务的选用，云文件同享服务将会增长，而消费者云服务也将会随之增加。在云计算范畴，亚马逊领先于微软、IBM、Google及其他技术巨头。2022年，巨头亚马逊的营业收入额将达到430亿美元。

目前，固然云计算的发展势头猛涨，但其安全问题也日益突出，而且随着云计算在用户间的普遍发展，安全问题的重要性也在逐渐显现上升趋势，现在已经变成影响云计算向前发展的重要因子。近年来，不断爆发出的云隐私泄露事件，已经引起了用户和企业对云计算的信任危机。2017年，Verizon公司^[2]超出1400万用户的个人资料因第三方供应商云服务器安全配置不妥当受到外泄，一个通话记录便泄露了用户的全部信息。2017年，网络安全公司UpGuard的危情搜集团队发表陈述表明，由于世界一流的贸易财经信息供应商、新闻媒体团队道琼斯公司拥有的一套云文件设置装备失误，此中包含来自百万企业中顾客资料个人信息及财政敏感讯息以隐晦形式接受网络访问。固然有关方面证明大约有220万客户受到影响，但按照UpGuard方面的计算，受影响客户量接近400万。

2016年4月，土耳其爆发了严重的数据被攻击事件^[3]，直接造成5000万土耳其公民的个人隐私方面遭到泄露威胁，其中有个人姓名、电话、身份证件、双亲姓名、家庭地址等个人隐私信息。据报道，这些个人隐私信息被攻击者以打包的形式放在了芬兰某IP地址下，人们可以通过互联网随便下载个人数据。更为严重的是，为了证明其盗取隐私数据的真实性，攻击者对土耳其现任总统的个人信息进行了演示，并对泄露数据库的编程级别进行了极大的揶揄。各个国家在云隐私中出现的问题都在提醒着世人，云隐私的解决刻不容缓。目前，云隐私保护的相关研究正热火朝天的展开，国内外学者从不同研究角度和研究方法对云隐私展开了大量的研究，然而这些云隐私保护方法的研究理论与数据往往是零散且不具有结构性的，如何在海量的没有任何顺序的云隐私研究数据中快速、准确地掌握国内外的热点方面和演进方向，是云计算建设与发展的重要环节。在这种情况下，在云计算的研究中将文献计量和信息可视化结合在一起，对文献中的相关内容进行分析，建立一个有结构的文献体系，从而分析中外研究领域的异同，掌握云隐私研究发展演进路径与热点方面，希望能够对我国云隐私保护方向提供一定借鉴。

1.1.2研究意义

本文的研究意义如下：（1）利用Cite space工具，通过构建图文可视化的知识图谱，包括核心作者、核心期刊、核心机构、关键词、突现词网络等的分析，为云隐私的保护提供理论依据；（2）实际发展方面，利用可视化工具对云隐私研究热点进行分析并研究演化路径，为我国云隐私保护发展实践提供理论指导；（3）通过横向对比分析，把握我国云隐私研究与国际云隐私研究的劣势与优势，为未来的云隐私保护研究指引方向；（4）知识理论方面，将科学计量学的方法，应用于云隐私保护研究成果的分析中，体现了交叉学科的理念；

1.2云隐私可视化知识图谱相关研究综述

1.2.1云隐私研究现状

隐私信息一般指个人不愿意公开的与自身相关的私人敏感信息^[4]。云计算中的云隐私即指自然人在云网络环境中存储的却不愿意被他人知晓的信息，比如在云中存储的个人信息、身份住址、银行卡号等。云计算使人们的生活变得更加便利，但云计算中个人隐私被盗取带来的伤害也不容小觑。在云计算中，个人信息从存储至云端体系到彻底销毁的整个周期里始终都面临着隐私被泄露的风险。云计算环境中隐私危机的来源主要包括技术体系的弊端和纰漏、黑客攻击与病毒侵犯、执法需求和立法冲突、云计算服务商自律性不高等，所以，为了防范和应对云计算环境下的隐私风险，我们应该采取立法、监督、自律、技术等综合措施[^[5]。

蔡红云等^[5]曾指出数据的外包、信息化技术虚拟化以及互联网大数据的涌现是云隐私存在风险的集中原因。从技术上层面来讲，Chuang^[5]提出了四个不同的分析进程，分别是：个人隐私信息分析、建立相关分析模型、分类不同标准信息和保护个人数据，这四个进程构成的云环境中数据保护体系，这个体系能够按照不同的个人数据保护需求，将个人隐私数据进行区分，按照不同标准分类的数据采取相对应的保护措施。 张逢喆^[6]提出了一种可信的信息保护与自身损毁的途径,该系统的信息基础是虚拟机监控器并且该虚拟机监控器是值得信任的，它负责自我隐藏个人的隐私信息,并按照个人隐私指令对信息开展损毁功能，在这种情况下，云计算中心的负责人也没有办法得到个人隐私信息而不被发现。熊金波等人^[7]提出一种保护云计算隐私信息方面的抽象模型,从该模型的具体知识基础和实施的范围对四种隐私方法进行详细阐释，分别是：匿名方案、信息熵的利用、数据集体研究理论和差分隐私。李勇^[8]认为之前出现的研究隐私数据加密的算法严重破坏了个人隐私数据的自我检索性，因此从另一个角度提出了新的方案，该方案不仅可以成功地降低云计算中个人隐私数据存储过多的状况，也可以对相关个人隐私数据进行搜索并且严格加密。该方案的具体实施措施是先将个人隐私按照不同标准进行分离，将属于用户的个人隐私数据直接保存在用户个人电脑存储器中，间接的个人隐私数据则要先经过系统加密之后再被云计算系统存储，此种新方案提供了个人隐私数据的不同存储方式并提高了数据存储的安全性，同时建立了一个利用文献属性进行检索并成功存储在云端的系统，该系统可以在加密的情况下利用关键词进行文献检索。

从供应商和用户自律的方面来看,有学者认为可以通过缩小云提供商对云应用的权限从源头上来控制云隐私的泄露，只让供应商进行资源管理运作；Amal ^[9]从四个方面展示了隐私问题并将现有的解决方案分为技术和方法两种，并对这两个方向分别进行研究分析。同时也评估了所提出的研究内容的优点和缺点，旨在更好的为云隐私的研究奠定基础。Stefanos^[10]编译的《需求工程杂志》，旨在为研究人员和专业人员从建模语言、设计框架和政策遵从性知识模式的角度对云环境中安全、隐私和服务的需求工程方面提供最新技术。

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