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题名面向实时数据流的差分隐私直方图发布技术
被引量：8
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作者
杨庚
夏春婷
白云璐
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机构
南京邮电大学计算机学院
南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室
南京中医药大学信息技术学院
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出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2018年第2期69-77,共9页
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基金
国家自然科学基金(61572263
61502251
+3 种基金
61502243)
江苏省自然科学基金(BK20161516)
江苏省高校自然科学研究项目(14KJB520031)
中国博士后科学基金(2016M601859)资助项目
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文摘
差分隐私作为当前有效的隐私保护机制之一,得到广泛的应用。目前已有多种算法用来生成满足差分隐私的静态直方图,但针对实时数据流环境下的直方图的发布方法却很少,且没有较好地均衡噪声误差和数据可用性。针对实时数据流实时性高、连续性强、以及数据规模大等特点,文中提出了面向数据流的差分隐私直方图发布方法 DDHP(Histogram Publication of Dynamic Data),该方法基于滑动窗口模型实时处理新到达数据,并采用距离测度的方法衡量相邻两个时间戳的数据相似性,以此来动态地分配隐私预算。通过比较L1、余弦、马氏距离在真实数据集上的应用的有效性,选择最优测度。DDHP采用BA(Budget Absorption)机制动态合理分配隐私预算,避免隐私预算过早耗尽或剩余,在提高数据可用性的同时降低了算法的发布误差。实验结果表明,DDHP算法是有效可行的。
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关键词
差分隐私
直方图发布
实时数据流
隐私预算分配
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Keywords
differential privacy
histogram distribution
real-time data
privacy budget allocation
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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