咨询与建议

看过本文的还看了

相关文献

该作者的其他文献

文献详情 >大数据环境下差分隐私保护技术及应用 收藏

大数据环境下差分隐私保护技术及应用

Differential privacy protection technology and its application in big data environment

作     者:付钰 俞艺涵 吴晓平 FU Yu;YU Yihan;WU Xiaoping

作者机构:海军工程大学信息安全系 

出 版 物:《通信学报》 (Journal on Communications)

年 卷 期:2019年第40卷第10期

页      面:157-168页

核心收录:

学科分类:0810[工学-信息与通信工程] 1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 0839[工学-网络空间安全] 08[工学] 0811[工学-控制科学与工程] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

基  金:国家重点研发计划基金资助项目(No.SQ2018YFGX210002) 国家自然科学基金资助项目(No.2015CFC867)~~ 

主  题: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 

摘      要: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。

读者评论 与其他读者分享你的观点

用户名:未登录
我的评分