检索结果-南通市图书馆

计算机科学 2022年第10期49卷 344-352页

作者：王修君莫磊郑啸高云全安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243032 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院合肥230091 安徽省工业互联网智能应用与安全工程实验室安徽马鞍山243032

差分隐私技术作为一种有效的隐私保护机制,已被广泛应用在诸多领域。目前已有的静态数据集和动态数据集上的直方图发布方法在处理数据流滑动窗口模型时,往往只能够通过对数据直方图信息添加统一噪声的形式来实现数据保护,这导致了它们... 详细信息

差分隐私技术作为一种有效的隐私保护机制,已被广泛应用在诸多领域。目前已有的静态数据集和动态数据集上的直方图发布方法在处理数据流滑动窗口模型时,往往只能够通过对数据直方图信息添加统一噪声的形式来实现数据保护,这导致了它们在实际应用中存在数据可用性低、时间复杂度高等问题。针对这些问题,文中通过将数据流近似计数技术综合到差分隐私保护算法中,进而提出了一种面向数据流滑动窗口模型的自适应直方图发布方法APS(Adaptive Histogram Publishing Method for Sliding Window)。APS算法首先利用数据流近似计数方法来预测下一时刻滑动窗口内数据的分布信息;然后通过比较估计值与真实值之间的差异来选取合适的发布值;最后对排序后的直方图区间进行聚类处理,并优化其桶内数据的误差。理论分析显示,APS算法能够在减少隐私预算的同时,有效地提高数据的可用性和缩短运行时间。在两种不同的真实数据集上的实验结果也验证了APS算法在数据可用性和运行时间上显著优于现有的基于分组的直方图发布算法。

关键词：差分隐私滑动窗口数据流直方图发布近似误差拉普拉斯误差

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于差分隐私的流式直方图发布方法

引用

软件学报 2016年第2期27卷 381-393页

作者：张啸剑孟小峰河南财经政法大学计算机与信息工程学院河南郑州450002 中国人民大学信息学院北京100872

基于差分隐私保护模型,已经存在多种静态数据集上的直方图发布方法,而目前着重考虑数据流环境下的直方图发布方法却很少.由于数据流本身潜在的复杂性,直接利用现有的满足差分隐私的直方图发布方法处理数据流存在着很多不足,例如发布直... 详细信息

基于差分隐私保护模型,已经存在多种静态数据集上的直方图发布方法,而目前着重考虑数据流环境下的直方图发布方法却很少.由于数据流本身潜在的复杂性,直接利用现有的满足差分隐私的直方图发布方法处理数据流存在着很多不足,例如发布直方图的可用性低、发布误差大等.基于此,提出了一种基于滑动窗分割的流式直方图发布方法 SHP(streaming histogram publication).该方法通过连续分割每个滑动窗中的桶计数,使其构成不同的分组.根据不同的范围计数查询敏感性,提出了3种拉普拉斯噪音添加机制以实现差分隐私保护,分别是滑动窗机制、时间点机制以及自适应抽样机制.在自适应抽样机制中,SHP算法基于当前的滑动窗,依赖于一种自适应抽样方法对下一时刻的计数进行预测,若预测值与真实值的差异小于给定的阈值则发布预测值,否则发布噪音值.该抽样方法可以有效地节省整体的隐私预算.在真实数据集上对SHP算法的可用性进行度量,结果显示,基于抽样的SHP算法的可用性高于另外两种方式.

关键词：差分隐私数据流直方图发布近似误差拉普拉斯误差

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

差分隐私下一种精确直方图发布方法

引用

计算机研究与发展 2016年第5期53卷 1106-1117页

作者：张啸剑邵超孟小峰河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450002 中国人民大学信息学院北京100872

基于分组的差分隐私直方图发布得到了研究者的广泛关注,组均值造成的近似误差与噪音造成的拉普拉斯误差之间的均衡直接制约着直方图发布精度,针对现有基于分组的直方图发布方法难以有效兼顾近似误差与拉普拉斯误差的不足,提出了一种满... 详细信息

基于分组的差分隐私直方图发布得到了研究者的广泛关注,组均值造成的近似误差与噪音造成的拉普拉斯误差之间的均衡直接制约着直方图发布精度,针对现有基于分组的直方图发布方法难以有效兼顾近似误差与拉普拉斯误差的不足,提出了一种满足差分隐私的精确直方图发布方法DiffHR(differentially private histogram release);通过分析直方图桶计数序列的排序有助于提升发布精度,利用Markov链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法中的Metropolis-Hastings技术与指数机制,提出了一种有效排序方法,通过不断置换2个随机选取的桶以逐渐逼近正确排序;基于抽样排序后的直方图,提出了一种基于懒散分组下界的自适应贪心聚类方法,该方法的时间复杂度为O(n),并且可有效均衡近似误差与拉普拉斯误差.DiffHR,GS,AHP方法在真实数据上的实验结果表明,其发布精度上优于同类算法.

关键词：差分隐私直方图发布分组拉普拉斯误差近似误差

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于差分隐私的数据发布方法

基于差分隐私的数据发布方法

引用

作者：刘鑫山东建筑大学

学位级别：硕士

随着手机等移动定位设备的普遍使用,移动对象的轨迹数据越来越容易产生和收集。对这些轨迹数据进行分析和挖掘,可以获得很多有用的信息。但如何保护轨迹数据中所包含的移动对象的敏感信息不被泄露是一个很重要的现实问题,也是数据库领... 详细信息

随着手机等移动定位设备的普遍使用,移动对象的轨迹数据越来越容易产生和收集。对这些轨迹数据进行分析和挖掘,可以获得很多有用的信息。但如何保护轨迹数据中所包含的移动对象的敏感信息不被泄露是一个很重要的现实问题,也是数据库领域的一个研究热点。以k-匿名为代表的传统的轨迹数据隐私保护方法是将满足不相交隐私约束的轨迹数据统一划分到同一组中,然后对同一组中的记录添加干扰记录等方式进行统计发布。传统的轨迹数据隐私保护方法假设攻击者不掌握与轨迹数据相关的背景知识,在互联网时代,攻击者可以通过很多渠道获取足够多的背景知识,因此,传统的轨迹数据隐私保护方法很难提供很强的隐私保护。差分隐私是目前轨迹数据隐私保护的一个主要方法。差分隐私具有信息论意义上的安全性,它通过扰动的方式为数据添加噪音,使得整个数据的信息熵几乎没有变化。攻击者即使知道数据中的部分内容,也无法推测出数据中具体的个体信息。本文重点研究基于差分隐私的轨迹数据实时发布方法,主要研究内容和研究成果总结如下:对于某一时刻的轨迹数据,提出了基于差分隐私的直方图发布算法APG。APG首先使用基于指数机制的排序算法,然后结合AP聚类算法对排序后的结果进行自适应聚类分组,最后在分组的结果上添加噪音;对移动对象长度为L的轨迹数据,提出了动态隐私预算分配算法RTPM,RTPM使用指数衰减机制,合理分配当前时刻隐私预算,并为将来的轨迹数据预留出相应大小的隐私预算。本文的创新点有以下几点:提出了基于指数机制的排序算法,结合AP聚类算法,通过MSE指标和聚类因子λ来自适应分组,获取最优分组策略。在满足?-差分隐私要求的基础上,平衡了组均值产生的近似误差AE和添加拉普拉斯噪音产生的拉普拉斯误差LE,有效地降低了发布数据的误差MSE,提高了数据的可用性;提出了动态隐私预算分配算法,为每个时刻的轨迹数据自主的分配隐私预算,提高隐私预算的利用率,较好的保护移动对象长度为L的轨迹数据的隐私。该动态隐私预算分配算法针对每个移动对象、长为L的轨迹进行动态分配,每个移动对象的L-轨迹隐私预算之和需要小于等于总隐私预算。该算法为当前时刻每个移动对象分配未使用隐私预算的一半,为移动对象将来的轨迹数据保留另一半的隐私预算。

关键词：差分隐私分组直方图发布轨迹数据发布近似误差拉普拉斯误差

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：