研究内容
各类应用中聚集了海量的多源数据资源，这些数据对于科学研究、精准医疗、政府决策、商业管理、经济预测和管理等多个领域都具有重大应用价值，然而，这些数据包含了机构和个人的敏感信息，敏感信息的泄露会导致重大损失，甚至危害社会稳定。因此，如何在发挥多源数据资源效用的同时保护数据的安全性成为大数据领域的一个关键性技术问题。研究团队针对多源数据的多样性、异构型和复杂关联性等多种综合特征，对数据应用中进行安全处理所面临的多方面技术挑战开展一系列的研究，并取得阶段性成果，获得国家自然科学基金立项5项，广西自然科学基金3项，发表SCI论文近20篇，获专利授权近10件。
部分代表性科研项目
1. 大规模数据共享的隐私保护模型与关键技术研究，李先贤，64万，2012CB326403，201301- 201612.
2. 分布式环境多样性数据共享的隐私模型及其保护技术研究,李先贤，80万，61272535，201301- 201612.
3. 数据流发布中的隐私保护理论和方法研究，王金艳，20万，61502111，201601-201812.
4. 事务数据安全与隐私保护的若干关键问题研究，王利娥，37万，61662008，201701-202012
部分代表性研究成果
1. Li-e Wang, Xianxian Li. A graph-based multifold model for anonymizing data with attributes of multiple types [J]. Computers & Security, 2018, 72: 122-135.
2. Sui P, Li X. A privacy-preserving approach for multimodal transaction data integrated analysis[J]. Neurocomputing, 2017, 253: 56-64.
3. Xianxian Li, Peipei Sui, Yan Bai, Li-e Wang，M-Generalization for Multi-purpose Transactional Data Publication，Frontiers of Computer Science，2017, 1-14
4. Sui P, Li X, Bai Y. A Study of Enhancing Privacy for Intelligent Transportation Systems: k-Correlation Privacy Model Against Moving Preference Attacks for Location Trajectory Data[J]. IEEE Access, 2017, 5: 24555-24567.
5. Cheng M, Fu H L, Jiang J, et al. Codes with the identifiable parent property for multimedia fingerprinting[J]. Designs, Codes and Cryptography, 2017, 83(1): 71-82.
6. Jiang J, Cheng M, Miao Y. Strongly separable codes[J]. Designs, Codes and Cryptography, 2016, 79(2): 303-318.
7. 李先贤，钟盛海，刘鹏，王利娥. 医疗数据发布的差分隐私保护方法，申请号：ZL201510690500.7
8. 王利娥，李先贤，张诗梦，移动电子商务实时推荐中的P2P隐私管理方法，专利号：ZL201410195923.7
刘鹏，李先贤，龙军. 社交网络数据发布的混合随机化隐私保护方法, 申请号：201410154786.2