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题名基于差分隐私保护的数据分级融合发布机制
被引量：9
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作者
李万杰
张兴
曹光辉
李帅
张青云
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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
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2019年第10期2252-2256,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61802161)资助
辽宁省自然科学基金项目(20170540434)资助
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文摘
数据的融合发布能够为用户提供更为有效的数据统计结果和更加个性化的服务.现有的数据融合模型主要采用K-匿名隐私保护方法,没有考虑数据使用者的权限及重要程度对数据隐私带来的影响,致使隐私数据的严重泄露和数据质量严重下降.针对这一问题,提出一种基于差分隐私保护的数据分级融合发布机制(HDFPM).该机制对用户权限及付费情况进行分级,在数据融合过程中结合差分隐私保护技术,利用分类树及其改进算法进行数据融合,合理分配分级的差分隐私预算,实现融合数据隐私保护的分级化.实验结果表明,该机制不仅可以实现数据的有效融合,还可以保护敏感数据.
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关键词
数据融合发布
差分隐私保护
用户分级
分类树
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Keywords
data fusion publishing
differential privacy protection
hierarchical user
classification-tree
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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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