随着大数据时代的到来,数据通过开放共享将产生更大的价值，不但可以提高社会运行效率,更能激发巨大的商业价值。然而，数据开放无法避开伴随而来的更加严峻的隐私问题。随着未来数据开放程度的加深，在单一开放数据中不敏感的信息在多个行业同时开放数据后可能变成敏感信息。为了反映当前隐私保护的研究现状及最新研究成果，展示数据开放与隐私管理面临的理论和技术上的新挑战，揭示数据开放与隐私管理的研究热点及研究方向,《软件学报》和孟小峰教授、林东岱研究员两位特约编辑共同策划和组织了数据开放与隐私管理专题。

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彭长根,丁红发,朱义杰,田有亮,符祖峰.隐私保护的信息熵模型及其度量方法.[链接]

王璐,孟小峰,郭胜娜.时空数据发布中的隐式隐私保护.[链接]

刘向宇,李佳佳,安云哲,周大海,夏秀峰.一种保持结点可达性的高效社会网络图匿名算法. [链接]