检索结果-南通市图书馆

小型微型计算机系统 2018年第4期39卷 681-685页

作者：苏炜航程祥中国人民大学附属中学北京100080 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876

针对满足差分隐私的高维数据发布问题,我们提出一种基于隐树模型的满足差分隐私的高维数据发布算法.该算法由隐变量生成、隐树结构学习、隐树参数学习和数据生成四个阶段组成.特别地,在该算法中,为了在对显变量进行分组并生成隐变量的... 详细信息

针对满足差分隐私的高维数据发布问题,我们提出一种基于隐树模型的满足差分隐私的高维数据发布算法.该算法由隐变量生成、隐树结构学习、隐树参数学习和数据生成四个阶段组成.特别地,在该算法中,为了在对显变量进行分组并生成隐变量的过程中保护隐私,我们提出一种满足差分隐私的隐变量生成方法.此外,为了在构建隐树的过程中保护隐私,我们提出了一种满足差分隐私的隐树模型结构学习方法.分析结果表明本文提出的算法满足ε-差分隐私.实验结果表明,与现有算法相比,所提出的算法可以获得更好的数据效用.

关键词：隐树模型高维数据发布差分隐私隐私保护

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

基于局部差分隐私的高维关联数据发布研究

基于局部差分隐私的高维关联数据发布研究

引用

作者：刘芸菲安徽理工大学

学位级别：硕士

基于局部差分隐私的高维数据发布研究是当前隐私保护研究领域的热点。然而,现有的研究主要针对含有低维数据的集中式数据集研究,对于含有高维数据的分布式数据集研究甚少,并且,对于数据属性间的关联性缺少考虑,更重要的是,数据集中属性... 详细信息

基于局部差分隐私的高维数据发布研究是当前隐私保护研究领域的热点。然而,现有的研究主要针对含有低维数据的集中式数据集研究,对于含有高维数据的分布式数据集研究甚少,并且,对于数据属性间的关联性缺少考虑,更重要的是,数据集中属性的关联问题会极大地影响隐私保护的效用问题。因此,本文提出基于局部差分隐私的高维关联数据发布研究方案。首先,针对概率统计的随机响应方法无法满足高维数据集充分扰动的问题,本文提出一种结合Bloom过滤器思想和随机响应方法的局部差分隐私方法。具体地,该方法通过多个哈希函数上的Bloom过滤器将属性域中所有属性值哈希到预定义的空间中。然后,制定随机响应规则,以增加扰动过程的随机性。其次,针对EM算法仅适用于低维数据分布的问题,本文提出一种改进方法。该方法结合了 Bloom过滤器的独立性和贝叶斯定理,即,通过Bloom过滤器的独立性,组合每个单独属性的边缘分布来计算联合分布概率。接着,通过贝叶斯定理计算属性集的后验概率。再次,针对高维数据集属性间关联性被忽视导致隐私保护效用较低的问题,本文提出一种基于互信息的关联性度量方法。该方法通过计算所有属性间的互信息来构造一个依赖关系图,接着,结合三角剖分的思想,将依赖关系图转换为含有紧凑属性簇构成的结点树。此外,针对互信息计算复杂度过高的问题,本文提出一种基于熵的修剪方案。该方案通过去除属性域中熵较小的属性对,缩小了整个属性域的大小,并减少了属性间成对计算的数量。最终,结合以上的步骤可以重构扰动数据集,以实现基于局部差分隐私的高维数据发布保护。最后,本文采用开源的三个数据集Retail,Adult和TPC-E进行实验,并通过多种度量标准来评估本文方法的效用,包括扰动前后的平均运行时间、平均变体距离、平均余弦相似度、关联性损失率、复杂度降低率、SVM分类和随机森林分类通过实验的对比和分析,表明本文的算法可以较好的保留属性间的关联性和重构数据集的效用性。图[12]表[10]参[53]

关键词：局部差分隐私高维数据发布分布式数据集关联数据

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

基于贝叶斯网络差分隐私发布算法的研究

基于贝叶斯网络差分隐私发布算法的研究

引用

作者：汤诗一大连海事大学

学位级别：硕士

进入信息时代后,众多的服务提供商积累了大量的用户数据。数据共享可以避免由于雪藏数据带来的浪费,但是共享的数据往往涉及用户的隐私。因此,数据发布过程中的用户隐私保护问题逐渐受到了学术界和工业界的关注。差分隐私保护模型以其... 详细信息

进入信息时代后,众多的服务提供商积累了大量的用户数据。数据共享可以避免由于雪藏数据带来的浪费,但是共享的数据往往涉及用户的隐私。因此,数据发布过程中的用户隐私保护问题逐渐受到了学术界和工业界的关注。差分隐私保护模型以其优秀的表现,被应用到众多领域。本文研究差分隐私保护模型的高维数据发布算法。针对现有发布算法不能有效地处理高维数据的问题进行了改进,我们的目的是在保证发布算法满足差分隐私保护模型的基础之上提高发布数据的准确性。基于现有工作,本文引入贝叶斯网络来模拟数据属性之间的关系,在确保满足差分隐私模型的前提下,改进数据发布的技术,当谓词在每一个属性上面是一个范围查询时,提供一个更准确的查询结果。本文提出在添加噪声之前对数据应用小波转换,并针对离散有序数据和离散无序数据两种数据类型分别给出相应的处理方式,随后将该方法扩展到多维数据。进而,为了提高构造的贝叶斯网络的质量,本文提出了一个互信息函数的替代函数。在差分隐私模型以及相同隐私预算的条件下,该方法将拥有更多的互信息总量,同时对于衡量每对属性之间的信息含量更为准确。本文在公共数据集上进行了实验设计及算法性能分析,通过与已有的差分隐私模型的对比,验证了在多维数据集发布的应用场景中,本文所提出的两个改进方式,在提高算法效率和数据的可用性方面具备优势。

关键词：高维数据发布隐私保护小波转换差分隐私

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

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

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：