隱私保護(hù)的研究起步較早，但近年來突然受到產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，是因為大數(shù)據(jù)的不期而至．大數(shù)據(jù)的迅速發(fā)展讓學(xué)術(shù)界始料未及，大數(shù)據(jù)的理論研究已經(jīng)落后于產(chǎn)業(yè)需求，尤其是隱私保護(hù)成為了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要瓶頸，移動網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)、位置服務(wù)等新型應(yīng)用的推進(jìn)，使隱私問題更加突出．關(guān)于隱私保護(hù)目前有兩個方向值得關(guān)注：一是研究更有效的隱私保護(hù)算法：二是研究隱私泄露風(fēng)險分析與評估，以解決數(shù)據(jù)的可用性與隱私保護(hù)之問的平衡．隱私保護(hù)算法目前主要集中在匿名方法，包括K-匿名（K-anonymity）、三一多樣性（三一diversity）匿名和t接近（t-close）匿名及其衍生的方法，隱私度量最早起源于相關(guān)匿名算法．在匿名隱私保護(hù)算法的研究中，不時有學(xué)者關(guān)注隱私量化問題，尤其是在定位服務(wù)領(lǐng)域，位置匿名和軌跡匿名算法已有不少涉及隱私度量的初步研究．然而隱私泄露涉及因素眾多，設(shè)計有效的隱私保護(hù)算法仍然是挑戰(zhàn)性問題．但政府及企業(yè)數(shù)據(jù)開放共享中迫切的隱私保護(hù)需求，促使我們不得不在可用性與隱私泄露之間尋求一種平衡．要解決這個問題，隱私風(fēng)險分析及評估不失為一種可行解決方案．但隱私風(fēng)險分析及評估，尤其是量仳隱私風(fēng)險，勢必會涉及隱私度量問題．從這些分析來看，隱私度量的研究具有十分重要的理論意義和應(yīng)用價值．

　　信息熵作為信息度量的有效工具，在通信領(lǐng)域已展現(xiàn)出其重要的貢獻(xiàn)．隱私作為一種信息。自然可以考慮用熵來量化．為此，不少學(xué)者或多或少進(jìn)行了探索，比如事件熵、匿名集合熵、條件熵等．但其研究還較為零散，更多地是針對某一特定領(lǐng)域，如位置隱私保護(hù)，目前還尚未形成統(tǒng)一的模型及體系．其應(yīng)用范圍也受到限制，特別是隱私是具有時空性的，與人的主觀感受也有關(guān)系，不同的人對同一隱私的認(rèn)同可能不同．鑒于以上分析，本文旨在參考Shannon信息論的通信框架，提出幾種隱私保護(hù)信息熵模型，包括隱私保護(hù)基本信息熵模型、含敵手攻擊的隱私保護(hù)信息熵模型、帶主觀感受的信息熵模型和多隱私信源的隱私保護(hù)信息熵模型．在這些模型中，將信息擁有者假設(shè)為發(fā)送方，隱私謀取者假設(shè)為接收方，隱私的泄露渠道假設(shè)為通信信道．基于這樣的假設(shè)，分別引入隱私信息熵、平均互信息量、條件熵及條件互信息等來分別描述隱私保護(hù)系統(tǒng)信息源的隱私度量、隱私泄露度量、含背景知識的隱私度量及泄露度量．以此為基礎(chǔ)，進(jìn)一步提出了隱私保護(hù)方法的強(qiáng)度和敵手攻擊能為的量化測評，力圖為隱私泄露的量化風(fēng)險評估提供一種理論支持．