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A federated learning scheme meets dynamic differential privacy

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CAAI Transactions on Intelligence Technology 2023年第3期8卷 1087-1100页

作者： Shengnan Guo Xibin Wang shigong long Hai Liu Liu Hai Toong Hai Sam State Key Laboratory of Public Big Data College of Computer Science and TechnologyGuizhou UniversityGuiyangChina School of Big Data Key Laboratory of Electric Power Big Data of Guizhou ProvinceGuizhou Institute of TechnologyGuiyangChina School of Information Guizhou University of Finance and EconomicsGuiyangChina Faculty of Business and Communication INTI International UniversityNilaiMalaysia

Federated learning is a widely used distributed learning approach in recent years,however,despite model training from collecting data become to gathering parameters,privacy violations may occur when publishing and sharing models.A dynamic approach is pro-posed to add Gaussian noise more effectively and apply differential privacy to federal deep ***,it is abandoning the traditional way of equally distributing the privacy budget e and adjusting the privacy budget to accommodate gradient descent federation learning dynamically,where the parameters depend on computation derived to avoid the impact on the algorithm that hyperparameters are created *** also incorporates adaptive threshold cropping to control the sensitivity,and finally,moments accountant is used to counting the∈consumed on the privacy‐preserving,and learning is stopped only if the∈_(total)by clients setting is reached,this allows the privacy budget to be adequately explored for model *** experimental results on real datasets show that the method training has almost the same effect as the model learning of non‐privacy,which is significantly better than the differential privacy method used by TensorFlow.

关键词： data privacy machine learning security of data

Data Integrity Checking Protocol with Data Dynamics in Cloud Computing

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International Journal of Communications, Network and System Sciences 2017年第5期10卷 274-282页

作者： Junjie Feng shigong long College of Science Guizhou University Guiyang China College of Computer Science and Technology Guizhou University Guiyang China

We introduce a model for provable data possession (PDP) which allows a client that has stored data at an untrusted server to verify that the server possesses the original data without retrieving it. In a previous work, Ateniese et al. proposed a remote data integrity checking protocol that supports data partial dynamics. In this paper, we present a new remote data possession checking protocol which allows an unlimited number of file integrity verifications and efficiently supports dynamic operations, such as data modification, deletion, insertion and append. The proposed protocol supports public verifiability. In addition, the proposed protocol does not leak any private information to third-party verifiers. Through a specific analysis, we show the correctness and security of the protocol. After that, we demonstrate the proposed protocol has a good performance.

关键词： Provable Data Possession (PDP) Cloud Storage Data Dynamics Public Verifiability Data Integrity

随机Petri网性能等价化简与分析方法研究

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计算机工程 2006年第12期32卷 27-28,36页

作者：龙士工罗文俊贵州大学信息工程学院贵阳550003

随机Petri网等价性能化简技术的研究一直是Petri网研究的主要问题之一,已有学者研究了在指数分布的假设下的随机Petri网的等价化简方法。该文研究指出关于顺序结构、选择结构和循环结构的化简结果并不依赖于指数分布,但是关于并发结构... 详细信息

随机Petri网等价性能化简技术的研究一直是Petri网研究的主要问题之一,已有学者研究了在指数分布的假设下的随机Petri网的等价化简方法。该文研究指出关于顺序结构、选择结构和循环结构的化简结果并不依赖于指数分布,但是关于并发结构的结果依赖于指数分布。并给出了在均匀分布条件下的随机Petri网并发结构的化简技术。

关键词：基本随机Petri网性能等价性能分析

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权重社交网络隐私保护中的差分隐私算法

计算机工程 2019年第4期45卷 114-118页

作者：王丹龙士工贵州大学贵州省公共大数据重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

针对社交网络的边权重隐私泄露问题,提出一种权重社交网络隐私保护算法。利用无向有权图表示社交网络,把边权重序列作为一个无归属直方图处理,将包含敏感信息的权重加入拉普拉斯噪声以满足差分隐私保护要求。为减少噪音量,对直方图中具... 详细信息

针对社交网络的边权重隐私泄露问题,提出一种权重社交网络隐私保护算法。利用无向有权图表示社交网络,把边权重序列作为一个无归属直方图处理,将包含敏感信息的权重加入拉普拉斯噪声以满足差分隐私保护要求。为减少噪音量,对直方图中具有相同计数的桶合并成组,根据组间k-不可区分性来保证差分隐私保护要求,通过对原始的权重序列进行一致性推理保持网络最短路径不变。理论分析和实验结果表明,该算法能够满足差分隐私保护要求,且提高了信息发布的准确性和实用性。

关键词：社交网络差分隐私隐私保护最短路径边权重

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一种基于强化学习的云应用弹性伸缩算法

计算机应用与软件 2022年第9期39卷 285-290页

作者：帅斌龙士工贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州省公共大数据重点实验室贵州贵阳550025

针对以基础设施服务(IaaS)为主的云服务提供商,对部署在其上的Web应用以虚拟机为弹性粒度进行了弹性策略研究,提出一种基于强化学习的弹性伸缩算法PDS-lambda。该算法综合考虑用户服务违约,应用的当前负载及虚拟机数量,利用决策后状态(P... 详细信息

针对以基础设施服务(IaaS)为主的云服务提供商,对部署在其上的Web应用以虚拟机为弹性粒度进行了弹性策略研究,提出一种基于强化学习的弹性伸缩算法PDS-lambda。该算法综合考虑用户服务违约,应用的当前负载及虚拟机数量,利用决策后状态(PDS)把算法需要学习的信息划分为动态已知与动态未知,使算法只学习动态未知的那一部分并且采用多步更新来快速达到收敛。算法对Web应用进行弹性扩张与弹性收缩操作来调整其拥有的虚拟机数量,使其在满足用户服务质量同时尽可能降低运行成本,提高云平台可靠性。仿真实验结果表明,该算法同已有的强化学习相关算法相比能更快达到收敛,且平均成本更低,用户服务违约更少。

关键词：弹性伸缩强化学习云计算负载预测 Web应用

基于用户感兴趣区域的地理不可区分性的位置扰动算法

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计算机应用 2020年第3期40卷 760-764页

作者：罗惠雯龙士工贵州省公共大数据重点实验室(贵州大学) 贵阳550000 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550000

随着物联网(IoT)技术的快速发展,针对个人位置隐私泄露的问题,提出了一种基于用户感兴趣区域的地理不可区分性(GROI)的位置扰动算法。首先,添加服从平面拉普拉斯分布的随机噪声到用户的真实位置上;然后,通过离散化操作得到近似位置;再次... 详细信息

随着物联网(IoT)技术的快速发展,针对个人位置隐私泄露的问题,提出了一种基于用户感兴趣区域的地理不可区分性(GROI)的位置扰动算法。首先,添加服从平面拉普拉斯分布的随机噪声到用户的真实位置上;然后,通过离散化操作得到近似位置;再次,根据给定的感兴趣区域(ROI)对查询结果进行清洗,在保证机制可用性程度不变的情况下,进一步减小查询误差;最后,在谷歌地图查询上进行了实验验证,与地理不可区分性位置隐私保护算法相比,设计的扰动算法能够在6.0 km的检索范围内,将查询结果的平均误差降低了至少2%,在隐私保护水平不低于地理不可区分性算法的前提下,所提算法的查询结果的准确性优于地理不可区分性算法,尤其针对近距离检索,该算法能够减小查询误差。

关键词：位置隐私保护地理不可区分性差分隐私感兴趣区域扰动机制

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混洗差分隐私保护的度分布直方图发布算法

西安电子科技大学学报 2023年第6期50卷 219-236页

作者：丁红发傅培旺彭长根龙士工吴宁博贵州财经大学信息学院贵州省大数据统计分析重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵安新区科创产业发展有限公司贵州贵阳550025

当前,基于中心化或本地差分隐私的图数据度分布直方图发布算法无法有效平衡发布数据的隐私保护程度及其可用性,且不能有效保护用户的身份隐私。针对该问题,在编码-混洗-分析框架下提出一种混洗差分隐私保护的度分布直方图发布算法。首先... 详细信息

当前,基于中心化或本地差分隐私的图数据度分布直方图发布算法无法有效平衡发布数据的隐私保护程度及其可用性,且不能有效保护用户的身份隐私。针对该问题,在编码-混洗-分析框架下提出一种混洗差分隐私保护的度分布直方图发布算法。首先,设计混洗差分隐私图数据度分布直方图隐私保护框架,采取交互式用户分组、混洗器及方波本地加噪扰动机制降低编码器对分布式用户本地差分隐私加噪的噪声影响,并利用极大似然估计在分析器端对加噪后的度分布直方图进行数据矫正,从而提高数据效用;其次,提出具体的分布式用户分组、混洗差分隐私加噪和数据矫正算法,并证明其满足(ε,σ)-混洗差分隐私。实验和对比结果表明,所提算法能保护分布式用户隐私,在L_(1)距离、H距离和MSE多个指标度量下的数据效用比已有算法提升了26%以上,且具有较低的时间开销和稳定的数据效用表现,适用不同规模的图数据度分布直方图发布共享应用。

关键词：隐私保护技术图结构混洗差分隐私度分布直方图发布数据效用

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满足差分隐私的dK序列合成图发布

计算机应用研究 2023年第5期40卷 1528-1534页

作者：周楠楠龙士工刘海贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州财经大学信息学院贵阳550025

为了保护用户隐私,社交网络图数据发布前通常对其进行匿名化操作。然而,现有的各种匿名技术不能很好地保护用户隐私并且由于改变太大影响社交网络数据可用性。提出一种满足差分隐私的社交网络图数据发布模型(differential privacy pertu... 详细信息

为了保护用户隐私,社交网络图数据发布前通常对其进行匿名化操作。然而,现有的各种匿名技术不能很好地保护用户隐私并且由于改变太大影响社交网络数据可用性。提出一种满足差分隐私的社交网络图数据发布模型(differential privacy perturbation graph, DPPM)。该模型将一个图的结构信息提取到dK度的相关统计中,将噪声引入到数据集中,并生成一个社交网络图。从理论上证明了该方法满足差分隐私。使用三个真实的社交网络数据集来评估所提方法的有效性。

关键词：社交网络差分隐私 dK序列

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模态逻辑与带变量串空间相结合的协议分析

计算机工程 2007年第13期33卷 28-30页

作者：龙士工罗文俊彭长根李祥贵州大学计算机软件与理论研究所贵阳550025

在传统的串空间基础上引入带变量的串空间模型,对于未确定的消息项或其子项用变量表示,允许变量出现在消息项及其演算中,协议由参与协议运行的不同主体的带变量的串组成。以协议运行的迹语义为模型,提出了一个用于推理协议主体的各种行... 详细信息

在传统的串空间基础上引入带变量的串空间模型,对于未确定的消息项或其子项用变量表示,允许变量出现在消息项及其演算中,协议由参与协议运行的不同主体的带变量的串组成。以协议运行的迹语义为模型,提出了一个用于推理协议主体的各种行为的模态逻辑系统,给出了该逻辑的语法、公理及推理规则。基本的模态公式[P]Aφ表示主体A完成动作P,φ是相应的结果,通过主体行为的各种组合并绑定相应逻辑公式,最终推断安全协议的秘密性和可鉴别性。用该方法分析Helsinki协议,能发现其中的安全漏洞Horng-Hsu攻击。

关键词：安全协议变量串空间逻辑