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题名局部差分隐私约束的关联属性不变后随机响应扰动
被引量:8
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作者
杨高明
朱海明
方贤进
苏树智
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机构
安徽理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期1079-1085,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61572034
No.61806006)
+2 种基金
安徽省高校自然科学基金(No.KJ2018A0083
No.KJ2014A061)
安徽省重大科技专项(No.18030901025)
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文摘
本文研究敏感属性与部分准标识符属性存在相关时,如何有效减小重构攻击导致的隐私泄漏风险.首先,用互信息理论寻找原始数据集中对敏感属性具有强依赖关系的准标识符属性,为精确扰动数据属性提供理论依据;其次,针对关联属性和非关联属性,应用不变后随机响应方法分别对某个数据属性或者属性之间的组合进行扰动,使之满足局部ε-差分隐私要求,并理论分析后数据扰动对隐私泄露概率和数据效用的影响;最后,实验验证所提算法的有效性和处理增量数据的能力,理论分析了数据结果.由实验结果可知,算法可以更好地达到数据效用和隐私保护的平衡.
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关键词
局部差分隐私
不变后随机响应
数据重构
数据扰动
隐私保护
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Keywords
local differential privacy
invariant post-random response
data reconstruction
data perturbation
privacy protection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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