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题名RCP:本地差分隐私下的均值保护技术
被引量：2
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作者
刘利康
周春来
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机构
中国人民大学信息学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第2期333-345,共13页
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基金
国家自然科学基金(61732006)。
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文摘
文中主要围绕差分隐私查询中的均值估计问题展开论述,介绍了目前主流的数值型数据均值估计的本地差分隐私设计方案,首次引入随机响应技术中的随机截尾机制来揭示本地差分隐私下均值计算的基本原理,提出了关于均值估计方差的效用优化定理,给出了边界优化公式,从而提高了该领域效用优化理论的可解释性和可操作性。基于该理论,首次提出了一种实用、简洁、高效的均值估计算法协议RCP,可用于收集和分析连接到互联网的智能设备用户的数据,同时满足本地差分隐私要求。RCP构造简单,支持在任意数量的数值属性上执行数据分析任务,通信与计算高效,有效缓解了现有算法设计复杂、优化困难、效率较低等实际问题。最后,通过实证研究证明了所提方法在效用、效率和渐进误差界限上优于现有的其他方案。
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关键词
本地差分隐私
均值估计
随机响应
随机截尾
效用优化
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Keywords
Local differential privacy
Mean estimation
Random response
Random censoring
Utility optimization
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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