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基于本地差分隐私的医疗数据收集方法
1
作者
王金鹏
李晓会
贾旭
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第10期2929-2935,共7页
针对现有医疗数据收集算法无法有效抵抗背景知识攻击和不可信第三方的隐私泄露问题,提出一种基于本地差分隐私的医疗数据收集方法。设计基于Count-Min Sketch和GRR算法的两阶段数据收集框架,利用随机采样技术避免隐私预算分割,降低数据...
针对现有医疗数据收集算法无法有效抵抗背景知识攻击和不可信第三方的隐私泄露问题,提出一种基于本地差分隐私的医疗数据收集方法。设计基于Count-Min Sketch和GRR算法的两阶段数据收集框架,利用随机采样技术避免隐私预算分割,降低数据收集的通信代价和噪声误差,通过对高低频症状分别抽样扰动收集统计,降低数据哈希冲突导致的误差问题。理论分析算法满足本地差分隐私。实验结果表明,该方法频率估计的精确度、运行时间和通信开销优于对比方法。
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关键词
医疗数据收集
本地差分隐私
草图结构
分层
收集
不可信第三方
隐私保护
数据
可用性
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职称材料
题名
基于本地差分隐私的医疗数据收集方法
1
作者
王金鹏
李晓会
贾旭
机构
辽宁工业大学电子与信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第10期2929-2935,共7页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(61802161)
辽宁省应用基础研究计划基金项目(2022JH2/101300278、2022JH2/101300279)
辽宁工业大学研究生教育改革创新基金项目(YJG2023013)。
文摘
针对现有医疗数据收集算法无法有效抵抗背景知识攻击和不可信第三方的隐私泄露问题,提出一种基于本地差分隐私的医疗数据收集方法。设计基于Count-Min Sketch和GRR算法的两阶段数据收集框架,利用随机采样技术避免隐私预算分割,降低数据收集的通信代价和噪声误差,通过对高低频症状分别抽样扰动收集统计,降低数据哈希冲突导致的误差问题。理论分析算法满足本地差分隐私。实验结果表明,该方法频率估计的精确度、运行时间和通信开销优于对比方法。
关键词
医疗数据收集
本地差分隐私
草图结构
分层
收集
不可信第三方
隐私保护
数据
可用性
Keywords
medical data collection
local differential privacy
count-min sketch
hierarchical data collection
untrusted third party
privacy protection
data utility
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于本地差分隐私的医疗数据收集方法
王金鹏
李晓会
贾旭
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
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