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面向敏感性攻击的多敏感属性数据逆聚类隐私保护方法 被引量:5
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作者 张冰 杨静 +1 位作者 张健沛 谢静 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期896-903,共8页
针对传统l-多样性模型仅考虑等价类中敏感值形式上的差异,而忽略敏感值的敏感度差异,且难以抵御一种新的攻击方式———敏感性攻击的问题,提出了一种使用逆文档频率IDF度量敏感值的敏感度的方法,并使用属性分解的方式构造敏感组,以避免... 针对传统l-多样性模型仅考虑等价类中敏感值形式上的差异,而忽略敏感值的敏感度差异,且难以抵御一种新的攻击方式———敏感性攻击的问题,提出了一种使用逆文档频率IDF度量敏感值的敏感度的方法,并使用属性分解的方式构造敏感组,以避免多敏感属性数据表的QI属性泛化造成的高信息损失.同时,还提出了一种面向敏感性攻击的多敏感属性(l1,l2,…,ld)-多样性隐私保护算法MICD,该算法通过敏感度的逆聚类实现敏感组中敏感值的敏感度差异,以提高多敏感属性数据表抵御敏感性攻击的能力.实验结果表明,MICD算法能够较好的抵御敏感性攻击,且具有较小的信息损失量. 展开更多
关键词 隐私保护 敏感性攻击 逆聚类 敏感属性 (l1 l2 ld)-多样性 敏感度差异
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Optimality of Group Testing with Differential Misclassification
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作者 LI Yiming ZHANG Hong LIU Aiyi 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2024年第4期644-662,共19页
Group testing is a method that can be used to estimate the prevalence of rare infectious diseases,which can effectively save time and reduce costs compared to the method of random sampling.However,previous literature ... Group testing is a method that can be used to estimate the prevalence of rare infectious diseases,which can effectively save time and reduce costs compared to the method of random sampling.However,previous literature only demonstrated the optimality of group testing strategy while estimating prevalence under some strong assumptions.This article weakens the assumption of misclassification rate in the previous literature,considers the misclassification rate of the infected samples as a differentiable function of the pool size,and explores some optimal properties of group testing for estimating prevalence in the presence of differential misclassification conforming to this assumption.This article theoretically demonstrates that the group testing strategy performs better than the sample by sample procedure in estimating disease prevalence when the total number of sample pools is given or the size of the test population is determined.Numerical simulation experiments were conducted to evaluate the performance of group tests in estimating prevalence in the presence of dilution effect. 展开更多
关键词 group testing sensitivity SPECIFICITY dilution effect differential misclassification PREVALENCE
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效用优化的本地差分隐私联合分布估计机制 被引量:1
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作者 尹诗玉 朱友文 张跃 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第10期315-326,共12页
相对于传统的中心化差分隐私,本地差分隐私(Local Differential Privacy,LDP)具有不依赖可信第三方等优势,但也存在数据效用较低的问题。效用优化本地差分隐私模型ULDP(Utility-Optimized Local Differential Privacy)利用不同输入的敏... 相对于传统的中心化差分隐私,本地差分隐私(Local Differential Privacy,LDP)具有不依赖可信第三方等优势,但也存在数据效用较低的问题。效用优化本地差分隐私模型ULDP(Utility-Optimized Local Differential Privacy)利用不同输入的敏感度差异,可以提升估计结果的准确度。二维数据联合分布计算可广泛应用于众多数据分析场景,然而,如何在ULDP模型下实现二维数据联合分布估计,仍然是尚未解决的重要问题。针对这一问题,首先给出了二维ULDP模型的定义,兼顾了两个属性分别敏感与否的4种情况;其次,在该模型下,针对联合分布估计问题,提出了JuRR(Joint Utility-Optimized Randomized Response)与CPRR(Cartesian Product Randomized Response)2种机制,并理论证明了估计结果的无偏性;最后,在真实数据集上进行对比实验,讨论了不同参数对估计误差的影响。实验结果表明,所提2种机制具有更高的数据效用。 展开更多
关键词 本地差分隐私 效用优化 联合分布 频率估计 敏感度差异
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