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题名参与式感知设备多维数据的个性化差分隐私保护方案
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作者
王天阳
李晓会
陈洪洋
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机构
辽宁工业大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第11期1997-2006,共10页
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基金
国家自然科学基金青年基金(61802161)
辽宁省应用基础研究计划(2022JH2/101300278)
辽宁工业大学研究生教育改革创新项目(YJG2023013)。
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文摘
随着参与式感知PS技术的兴起,个人设备参与数据采集的规模和多样性不断增加,涌现了大量的多维数值型敏感数据,使隐私泄露风险变得更加严峻。为了解决这一问题,提出了一种参与式感知设备多维数值型数据的个性化差分隐私保护方案。该方案通过设计在一定范围内的个性化隐私预算分配方案,并优化DPM机制的采样维数,实现了最小化平均方差。在此基础上,设计了一种个性化的多维分段机制PDPM,提高了数据的可用性并使扰动后的均方误差更小。最后,在2个真实数据集上进行了实验,验证了所提方案在保护用户隐私的同时,显著降低了数值型数据的均方误差。因此,所提的方案在隐私保护和数据可用性之间提供了更好的平衡。
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关键词
参与式感知
本地差分隐私
个性化分段机制
多维数值型数据
隐私保护
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Keywords
participatory sensing
local differential privacy
personalized segmentation mechanism
multidimensional numerical data
privacy protection
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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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