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大数据环境下差分隐私保护技术及应用 被引量:22
1
作者 付钰 俞艺涵 吴晓平 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期157-168,共12页
大数据中的隐私保护问题是当前网络空间安全领域的一个研究热点,差分隐私保护作为严格且可证明的隐私保护定义,研究其在大数据环境下的应用现状能够为其后续的系统性应用等提供参考与指导。在系统分析差分隐私保护的相关概念与技术特性... 大数据中的隐私保护问题是当前网络空间安全领域的一个研究热点,差分隐私保护作为严格且可证明的隐私保护定义,研究其在大数据环境下的应用现状能够为其后续的系统性应用等提供参考与指导。在系统分析差分隐私保护的相关概念与技术特性的基础上,通过对差分隐私保护技术在数据发布与分析、云计算与大数据计算、位置与轨迹服务及社交网络中的应用等进行综述,阐述了当前具有代表性的研究成果并分析了其存在的问题。研究表明,现有成果从差分隐私保护机理、噪声添加机制与位置、数据处理方式等方面对差分隐私保护应用进行了卓有成效的创新与探究,且相关成果在不同场景下实现了交叉应用。最后提出了差分隐私保护在大数据环境下进一步系统性应用还需要注意的四大问题。 展开更多
关键词 差分隐私 隐私保护 大数据 数据发布 云计算 位置服务 社交网络
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智能电网中的数据聚合方案分类研究 被引量:20
2
作者 张思佳 顾春华 温蜜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期83-89,154,共8页
智能电网中其安全的通信架构是保证电网安全、稳定运行的基础,隐私保护的数据聚合是保证机密性、提高效率的有效途径。对最近面向智能电网通信系统的数据聚合的五种功能类型的方案进行了总结和分析。在聚合阶段,大部分的方案在系统架构... 智能电网中其安全的通信架构是保证电网安全、稳定运行的基础,隐私保护的数据聚合是保证机密性、提高效率的有效途径。对最近面向智能电网通信系统的数据聚合的五种功能类型的方案进行了总结和分析。在聚合阶段,大部分的方案在系统架构上基本相差不大,不过在聚合方法的选取上,则各自有不同的考虑。诸如Paillier加密体制和ElGamal加密体制,是两种较为常规的加密体制,差分隐私、双线性对技术和数据签名技术也在一些文章中得到应用。通过安全性分析证明,这些方案不仅具有隐私保护、消息的认证性和完整性验证等功能;而且通过对这些方案进行性能比较分析,所述的方案在计算开销和用户的访问控制方面及通信开销都各有优势,对于智能电网多维数据的收集和云端的访问控制提供了更多的参考依据。 展开更多
关键词 智能电网数据聚合 同态加密 差分隐私 隐私保护 安全
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一种基于差分隐私保护的协同过滤推荐方法 被引量:19
3
作者 何明 常盟盟 吴小飞 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1439-1451,共13页
由于推荐系统需要利用大量用户数据进行协同过滤,会给用户的个人隐私带来相当大的风险,如何保护隐私数据成为推荐系统当前面临的重大挑战.差分隐私作为一种新出现的隐私保护框架,能够防止攻击者拥有任意背景知识下的攻击并提供有力的保... 由于推荐系统需要利用大量用户数据进行协同过滤,会给用户的个人隐私带来相当大的风险,如何保护隐私数据成为推荐系统当前面临的重大挑战.差分隐私作为一种新出现的隐私保护框架,能够防止攻击者拥有任意背景知识下的攻击并提供有力的保护.针对推荐系统中的隐私保护问题,提出一种满足差分隐私保护的协同过滤推荐算法.首先,构建用户和项目的潜在特征矩阵,有效降低数据稀疏性;然后,采用目标扰动方法对矩阵中添加满足差分隐私约束的噪声得到噪矩阵分解模型;通过随机梯度下降算法最小化相关联的正则化平方误差函数来获取模型中的参数;最后,应用差分隐私矩阵分解模型进行评分预测,并在MovieLens和Netflix数据集上对算法的有效性进行评价.实验结果证明:所提出方法的有效性能够在有限的精度损失范围内进行推荐并保护用户隐私. 展开更多
关键词 差分隐私 隐私保护 协同过滤 推荐系统 矩阵分解
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面向频繁模式挖掘的差分隐私保护研究综述 被引量:19
4
作者 丁丽萍 卢国庆 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期200-209,共10页
频繁模式挖掘是数据挖掘的一个基本问题,其模式本身和相应计数都有可能泄露隐私信息。当前,差分隐私通过添加噪音使数据失真,有效实现了隐私保护的目的。首先介绍了差分隐私保护模型的理论基础;其次,详细综述了差分隐私下3种典型的频繁... 频繁模式挖掘是数据挖掘的一个基本问题,其模式本身和相应计数都有可能泄露隐私信息。当前,差分隐私通过添加噪音使数据失真,有效实现了隐私保护的目的。首先介绍了差分隐私保护模型的理论基础;其次,详细综述了差分隐私下3种典型的频繁模式挖掘方法的最新研究进展,并进行对比性分析;最后对未来的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 差分隐私 隐私保护 频繁模式 数据挖掘
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差分隐私保护下的Adam优化算法研究 被引量:18
5
作者 李敏 李红娇 陈杰 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第6期253-258,296,共7页
神经网络的优化算法在训练模型时所使用的数据集可能包含用户的敏感信息,容易在训练的过程中造成隐私泄露。为了在神经网络优化算法Adam上实现差分隐私保护,提出差分隐私保护下的Adam优化算法(DP-Adam)。将Adam优化算法与差分隐私理论结... 神经网络的优化算法在训练模型时所使用的数据集可能包含用户的敏感信息,容易在训练的过程中造成隐私泄露。为了在神经网络优化算法Adam上实现差分隐私保护,提出差分隐私保护下的Adam优化算法(DP-Adam)。将Adam优化算法与差分隐私理论结合,在神经网络反向传播的Adam梯度下降更新参数过程中加入满足差分隐私的拉普拉斯噪声,从而达到对神经网络优化算法进行隐私保护的目的。实验表明,对于相同的隐私预算,随着训练轮数的增加,DP-Adam训练模型的精度优于DP-SGD。在达到同样的模型精度的条件下,DP-Adam所需要的隐私预算更小,即DP-Adam的隐私保护程度比DP-SGD更高。 展开更多
关键词 神经网络 差分隐私 Adam算法 隐私保护
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基于拉普拉斯机制的差分隐私保护k-means++聚类算法研究 被引量:18
6
作者 傅彦铭 李振铎 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2019年第2期43-52,共10页
k-means++聚类算法是为了解决k-means聚类算法的准确度受其初始中心点选取的影响较大的问题而提出的,在聚类过程中,需要对相关的隐私数据提供保护。差分隐私模型定义了一种具有最大背景知识假设的攻击模型,并且能对隐私保护强度进行量... k-means++聚类算法是为了解决k-means聚类算法的准确度受其初始中心点选取的影响较大的问题而提出的,在聚类过程中,需要对相关的隐私数据提供保护。差分隐私模型定义了一种具有最大背景知识假设的攻击模型,并且能对隐私保护强度进行量化分析。文章提出一种基于拉普拉斯机制的差分隐私保护k-means++聚类算法(DPk-means++聚类算法),在初始化选取中心点和迭代求均值中心点的过程中,分别根据拉普拉斯机制添加噪声,解决了k-means++聚类算法随机选取初始化中心点隐私泄露的问题和迭代求簇心隐私泄露问题。通过实验分别对隐私预算动态变化对比及聚类准确性结果进行分析,DPk-means++聚类算法能够在隐私预算参数范围内且保证聚类准确性的前提下,实现对数据隐私提供不同级别的保护。 展开更多
关键词 差分隐私保护 拉普拉斯机制 k-means++ 聚类
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差分隐私技术研究进展 被引量:15
7
作者 高志强 王宇涛 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第A01期151-155,共5页
随着大数据共享时代的到来,数据隐私保护问题也随之突显。自2006年提出以来,差分隐私技术在支持隐私保护的数据挖掘与数据发布方面得到了广泛研究。近年来,Google、Apple等公司陆续将差分隐私技术应用于最新产品中,差分隐私技术再次成... 随着大数据共享时代的到来,数据隐私保护问题也随之突显。自2006年提出以来,差分隐私技术在支持隐私保护的数据挖掘与数据发布方面得到了广泛研究。近年来,Google、Apple等公司陆续将差分隐私技术应用于最新产品中,差分隐私技术再次成为学术界和产业界的焦点。首先,对传统集中式模型下的差分隐私技术进行综述,介绍了面向数据挖掘与数据发布的差分隐私技术。然后,着重对最新的基于本地差分隐私模型下的数据收集与数据分析进行阐述,涉及众包模型下的随机响应、Bloom Filter、统计推断等技术。最后,对差分隐私技术面临的主要问题和解决方案进行总结。 展开更多
关键词 差分隐私 数据发布 数据挖掘 机器学习 众包 隐私保护
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关联概率不可区分的位置隐私保护方法 被引量:15
8
作者 张磊 马春光 +1 位作者 杨松涛 李增鹏 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期37-49,共13页
首先量化了在快照查询服务和连续查询服务中攻击者可能通过关联关系建立的关联概率攻击方法。然后,针对这些攻击方法提出了与之对应的基于广义差分隐私的隐私保护模型。基于建立的隐私保护模型设计了基于位置偏移产生关联概率不可区分... 首先量化了在快照查询服务和连续查询服务中攻击者可能通过关联关系建立的关联概率攻击方法。然后,针对这些攻击方法提出了与之对应的基于广义差分隐私的隐私保护模型。基于建立的隐私保护模型设计了基于位置偏移产生关联概率不可区分的隐私保护方法,并证明了这种方法的隐私保护效力。最后,通过实验进一步验证所提模型和方法的隐私保护效力和算法执行效率。 展开更多
关键词 基于位置服务 关联概率 差分隐私 隐私保护
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DiffPRFs:一种面向随机森林的差分隐私保护算法 被引量:15
9
作者 穆海蓉 丁丽萍 +1 位作者 宋宇宁 卢国庆 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期175-182,共8页
提出一种基于随机森林的差分隐私保护算法DiffPRFs,在每一棵决策树的构建过程中采用指数机制选择分裂点和分裂属性,并根据拉普拉斯机制添加噪声。在整个算法过程中满足差分隐私保护需求,相对于已有算法,该方法无需对数据进行离散化预处... 提出一种基于随机森林的差分隐私保护算法DiffPRFs,在每一棵决策树的构建过程中采用指数机制选择分裂点和分裂属性,并根据拉普拉斯机制添加噪声。在整个算法过程中满足差分隐私保护需求,相对于已有算法,该方法无需对数据进行离散化预处理,消除了多维度大数据离散化预处理对于分类系统性能的消耗,便捷地实现分类并保持了较高的分类准确度。实验结果验证了本算法的有效性以及相较于其他分类算法的优势。 展开更多
关键词 差分隐私 隐私保护 随机森林 数据挖掘
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基于本地化差分隐私的政务数据共享隐私保护算法研究 被引量:13
10
作者 郝玉蓉 朴春慧 +1 位作者 颜嘉麒 蒋学红 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2021年第2期169-175,137,共8页
[目的/意义]为了合理化决策,通常一个政府部门会根据业务需求向其他部门共享某类数据,为本部门管理或服务决策提供辅助参考依据。数据共享在其中至关重要,但若在没有适当预防措施的情况下就共享政务数据,将容易造成隐私信息的泄露。[方... [目的/意义]为了合理化决策,通常一个政府部门会根据业务需求向其他部门共享某类数据,为本部门管理或服务决策提供辅助参考依据。数据共享在其中至关重要,但若在没有适当预防措施的情况下就共享政务数据,将容易造成隐私信息的泄露。[方法/过程]针对政府部门间共享统计数据的场景,提出一种基于本地化差分隐私的政务数据共享方法。该方法在算法Generalized randomized response(GRR)的基础上引入数据分箱思想,通过等宽分箱将数据记录分入更小的数据域范围内,以克服当前隐私保护算法在数据域较大且数据量较少时统计误差大的问题。[结果/结论]将所提算法与GRR算法在仿真数据集和真实数据集上均进行了对比分析,实验结果表明该算法可有效降低统计误差,并能在不同分布和数据域大小下保持其效用性。 展开更多
关键词 政府数据共享 本地化差分隐私 数据分箱 隐私保护算法
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基于差分隐私的医疗大数据隐私保护模型应用研究 被引量:12
11
作者 侯梦薇 卫荣 +3 位作者 兰欣 邢磊 那天 陆亮 《中国数字医学》 2019年第12期86-88,共3页
目的:随着医疗信息化应用的深入发展,以及医疗大数据挖掘、医疗大数据分析等深层次应用的普及,如何在利用医疗大数据的同时保护好患者的隐私数据,防止其敏感信息泄漏具有十分重要的意义。方法:差分隐私是一种严格且可被证明的隐私保护方... 目的:随着医疗信息化应用的深入发展,以及医疗大数据挖掘、医疗大数据分析等深层次应用的普及,如何在利用医疗大数据的同时保护好患者的隐私数据,防止其敏感信息泄漏具有十分重要的意义。方法:差分隐私是一种严格且可被证明的隐私保护方法,近年来的研究使其在理论层面不断发展完善,并在数据挖掘、机器学习、推荐系统等领域得到了初步的应用。结果:在对医疗大数据领域的常用隐私保护技术进行综合叙述的基础上,对差分隐私保护技术的基本原理和研究方向进行了阐述。结论:针对不同类型医疗大数据的应用研究做了相应介绍,指出差分隐私技术存在的研究难点,最后展望了其在医学大数据隐私保护领域未来的发展方向。 展开更多
关键词 医疗大数据 差分隐私 隐私保护 数据发布
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基于差分隐私的连续位置隐私保护机制 被引量:12
12
作者 李洪涛 任晓宇 +1 位作者 王洁 马建峰 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期164-175,共12页
针对连续使用基于位置的服务(LBS)会造成用户位置隐私泄露的问题,首先基于路网拓扑关系,提出了隐私级别划分算法——RPL算法,对敏感路段进行隐私级别划分。然后,提出差分隐私位置保护机制DPLPM,通过为敏感路段分配隐私预算并添加Laplac... 针对连续使用基于位置的服务(LBS)会造成用户位置隐私泄露的问题,首先基于路网拓扑关系,提出了隐私级别划分算法——RPL算法,对敏感路段进行隐私级别划分。然后,提出差分隐私位置保护机制DPLPM,通过为敏感路段分配隐私预算并添加Laplace噪声,实现对位置数据的隐私保护。实验结果表明,所提机制能有效保护位置隐私,具有较高的数据可用性。 展开更多
关键词 基于位置的服务 差分隐私 位置隐私保护 树结构
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面向云计算应用的用电负荷数据差分隐私保护方法 被引量:10
13
作者 于群 沈志恒 +1 位作者 孙飞飞 李知艺 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期68-75,共8页
随着云计算技术的发展,用户可以利用公共计算资源低成本、高效率地完成机器学习等大数据分析业务,但在提升计算效率和经济效益的同时,也面临隐私泄露风险。针对以机器学习即服务为代表的云计算中潜藏的用电负荷数据泄露问题,提出了一种... 随着云计算技术的发展,用户可以利用公共计算资源低成本、高效率地完成机器学习等大数据分析业务,但在提升计算效率和经济效益的同时,也面临隐私泄露风险。针对以机器学习即服务为代表的云计算中潜藏的用电负荷数据泄露问题,提出了一种差分隐私保护框架下基于时序生成对抗网络的用电负荷数据脱敏方法,通过使用满足差分隐私的脱敏合成数据替代原始敏感数据,从而有效阻止攻击者根据窃取的训练数据推断真实的敏感信息。引入瑞利差分隐私机制,在保留负荷数据统计学特征的前提下去除个体特征;在此基础上,采用循环神经网络作为生成对抗网络的生成器和判别器,捕获负荷数据的动态时间特性;同时,将自编码器与生成对抗网络相结合,进一步挖掘负荷数据的静态特征。通过理论推导证明了所提方法能够满足差分隐私要求,且可以对总隐私预算进行量化。数值实验结果表明,所提方法能保证隐私保护处理后用电负荷数据的隐私性和可用性。 展开更多
关键词 用电负荷数据 云计算 差分隐私保护 生成对抗网络 自编码器 数据脱敏
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基于本地化差分隐私和属性基可搜索加密的区块链数据共享方案 被引量:6
14
作者 冯涛 陈李秋 +1 位作者 方君丽 石建明 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期224-233,共10页
针对传统基于云的数据共享方案依赖可信第三方、只关注数据隐私保护或访问控制问题,提出一种基于本地化差分隐私和属性基可搜索加密的区块链数据共享方案。将区块链和云服务器结合,链上链下协同存储数据,提供高效可靠防篡改的数据共享... 针对传统基于云的数据共享方案依赖可信第三方、只关注数据隐私保护或访问控制问题,提出一种基于本地化差分隐私和属性基可搜索加密的区块链数据共享方案。将区块链和云服务器结合,链上链下协同存储数据,提供高效可靠防篡改的数据共享。首先,引入本地化差分隐私对共享数据进行预处理,保证数据拥有者身份隐私的同时抵御不可信第三方攻击;其次,将可搜索加密技术和属性基加密结合,支持密文检索实现数据隐私保护、为共享数据提供细粒度访问控制;最后,通过安全性、正确性证明及实验分析证明所提方案满足安全目标。 展开更多
关键词 区块链 本地化差分隐私 数据共享 属性基可搜索加密 隐私保护
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移动群智感知中基于雾节点协作的感知用户身份隐私保护 被引量:10
15
作者 刘慧 毕仁万 +3 位作者 熊金波 赵明烽 金彪 林劼 《网络与信息安全学报》 2019年第6期75-84,共10页
在移动群智感知中,攻击者可利用感知用户间的社交关联信息以及感知用户身份信息与感知数据的关联性重构感知用户间的社交圈,进一步攻击用户社交团体。针对这一问题,提出一种基于雾节点协作的感知用户身份隐私保护方案。首先,创建任务分... 在移动群智感知中,攻击者可利用感知用户间的社交关联信息以及感知用户身份信息与感知数据的关联性重构感知用户间的社交圈,进一步攻击用户社交团体。针对这一问题,提出一种基于雾节点协作的感知用户身份隐私保护方案。首先,创建任务分配中心(TC)和数据中心(DC),并由位于终端边缘的2个雾节点承载,分别处理感知任务的合理分配问题和感知数据的聚合计算问题;然后,通过差分隐私加噪干扰防御攻击者获取感知用户间具体的社交关联权重;最后,感知用户使用不同的盲身份分别与TC和DC通信,防止攻击者同时获取感知用户的身份信息和感知数据。安全分析表明,所提方案可以确保感知用户在完成感知任务过程中的身份隐私信息安全。实验结果显示,所提方案可以有效保护感知用户间的社交关联信息,且具有较低的时延。 展开更多
关键词 差分隐私 移动群智感知 身份隐私保护 雾节点 社交关联关系 盲身份
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联邦学习中的隐私保护技术研究 被引量:3
16
作者 刘晓迁 许飞 +2 位作者 马卓 袁明 钱汉伟 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期194-201,共8页
联邦学习中多个模型在不共享原始数据的情况下通过参数协调进行训练.大量的参数交换使模型不仅容易受到外部使用者的威胁,还会遭到内部参与方的攻击,因此联邦学习中的隐私保护技术研究至关重要.介绍了联邦学习中的隐私保护研究现状;将... 联邦学习中多个模型在不共享原始数据的情况下通过参数协调进行训练.大量的参数交换使模型不仅容易受到外部使用者的威胁,还会遭到内部参与方的攻击,因此联邦学习中的隐私保护技术研究至关重要.介绍了联邦学习中的隐私保护研究现状;将联邦学习的安全威胁分为外部攻击和内部攻击,并以此分类为基础归纳总结了模型反演攻击、外部重建攻击、外部推断攻击等外部攻击技术和投毒攻击、内部重建攻击、内部推断攻击等内部攻击技术.从攻防对应的角度,归纳总结了中心化差分隐私、本地化差分隐私和分布式差分隐私等数据扰动技术和同态加密、秘密共享和可信执行环境等过程加密技术.最后,分析了联邦学习隐私保护技术的难点,指出了联邦学习隐私保护技术提升的关键方向. 展开更多
关键词 联邦学习 隐私攻击 差分隐私 同态加密 隐私保护
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面向电力工控网络大数据的微聚集差分隐私保护方法 被引量:10
17
作者 程伟华 谭晶 +1 位作者 徐明生 倪震 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期571-577,共7页
针对隐私泄露问题,该文提出一种在频繁模式挖掘中依托微聚集算法实现的差分隐私保护方法,并将其应用到电力工控网络中。通过对指数机制和每个模式的微聚集权重的权衡,选择了Top-k频繁模式方法,并加入拉普拉斯噪声进行扰动,使每个被选择... 针对隐私泄露问题,该文提出一种在频繁模式挖掘中依托微聚集算法实现的差分隐私保护方法,并将其应用到电力工控网络中。通过对指数机制和每个模式的微聚集权重的权衡,选择了Top-k频繁模式方法,并加入拉普拉斯噪声进行扰动,使每个被选择模式的原始支持度均实现了隐私保护与效用的平衡,最大程度地确保了信息发布、数据分析需求和隐私保护需求的平衡,保障了各方对电力工控系统的信任和电力工控系统的健康成长,在数据集上的实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 微聚集 匿名化 频繁模式挖掘 差分隐私保护
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基于统计差分的轨迹隐私保护 被引量:9
18
作者 朱维军 游庆光 +1 位作者 杨卫东 周清雷 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2807-2814,共8页
随着车联网不断地发展,车联网为驾乘者提供便捷服务的同时,也带来了相应的隐私保护问题.轨迹数据发布将可能泄露用户位置隐私,从而危害用户人身安全;为改变已有差分隐私保护方法中添加随机噪音的弊端,提出一种基于统计差分隐私的轨迹隐... 随着车联网不断地发展,车联网为驾乘者提供便捷服务的同时,也带来了相应的隐私保护问题.轨迹数据发布将可能泄露用户位置隐私,从而危害用户人身安全;为改变已有差分隐私保护方法中添加随机噪音的弊端,提出一种基于统计差分隐私的轨迹隐私保护方法.车辆行驶轨迹具有Markov过程的特点,根据车辆轨迹的特征计算轨迹中位置节点敏感度;并根据位置敏感度,统计阈值和敏感度阈值添加适量Laplace噪音;使用平均相对误差评价轨迹数据的可用性大小.实验证实了基于统计差分隐私的轨迹隐私保护方法的可用性和有效性. 展开更多
关键词 轨迹数据 差分隐私 MARKOV过程 数据发布 隐私保护
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基于差分隐私机制的位置数据隐私保护策略 被引量:9
19
作者 杨理皓 谷科 李威 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第3期895-900,共6页
位置定位服务技术作为一种全新的移动计算服务,在日常生活中应用广泛。一方面,数据信息共享极大地方便了人们的日常生活,另一方面也存在由于泄露个人敏感信息而产生的弊端,因此如何保护好位置数据是关键。由于位置数据具有价值高和低密... 位置定位服务技术作为一种全新的移动计算服务,在日常生活中应用广泛。一方面,数据信息共享极大地方便了人们的日常生活,另一方面也存在由于泄露个人敏感信息而产生的弊端,因此如何保护好位置数据是关键。由于位置数据具有价值高和低密度的特性,导致现有的隐私保护方法很难兼顾数据的保护和数据的效用性。基于差分隐私机制的位置数据隐私保护策略通过采用多级查询树的结构来查询和发布保护后的数据,并保持了数据项间的联系。首先构建多级查询树(位置搜索树),然后遍历查询树,使用差分隐私的指数机制来选取访问频率高的k项,最后通过拉普拉斯机制给选取的k项进行加噪。实验表明,相比于其他保护策略,基于差分隐私机制的位置数据隐私保护策略可用性和数据保护程度高,算法运行时间少,效率更高。 展开更多
关键词 位置数据 访问频率 差分隐私保护 多级查询树
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基于差分隐私保护的数据分级融合发布机制 被引量:9
20
作者 李万杰 张兴 +2 位作者 曹光辉 李帅 张青云 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第10期2252-2256,共5页
数据的融合发布能够为用户提供更为有效的数据统计结果和更加个性化的服务.现有的数据融合模型主要采用K-匿名隐私保护方法,没有考虑数据使用者的权限及重要程度对数据隐私带来的影响,致使隐私数据的严重泄露和数据质量严重下降.针对这... 数据的融合发布能够为用户提供更为有效的数据统计结果和更加个性化的服务.现有的数据融合模型主要采用K-匿名隐私保护方法,没有考虑数据使用者的权限及重要程度对数据隐私带来的影响,致使隐私数据的严重泄露和数据质量严重下降.针对这一问题,提出一种基于差分隐私保护的数据分级融合发布机制(HDFPM).该机制对用户权限及付费情况进行分级,在数据融合过程中结合差分隐私保护技术,利用分类树及其改进算法进行数据融合,合理分配分级的差分隐私预算,实现融合数据隐私保护的分级化.实验结果表明,该机制不仅可以实现数据的有效融合,还可以保护敏感数据. 展开更多
关键词 数据融合发布 差分隐私保护 用户分级 分类树
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