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基于分类树的动态集值型数据发布的隐私保护被引量：7: 1; 作者石秀金胡艳玲《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第5期120-124,165,共6页; 基于分类树的差分隐私保护方法有效地对静态集值型数据进行了保护,但对于动态集值型数据却没有相应的保护方法,因此提出一种基于分类树的差分隐私保护下的动态集值型数据发布的算法。该算法首先根据数据集中项的全集构造关系矩阵,挑选... 展开更多; 关键词隐私保护分类树动态集值型数据增量更新; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于动态分类树构造的集值型数据差分隐私保护方法被引量：1: 2; 作者郑剑黄奚芳刘聪《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第8期2420-2424,2436,共6页; 基于分类树划分的差分隐私方法能有效地对集值型数据的发布进行保护,但在构造分类树时该方法没有充分利用集值型数据集自身的特征。通过对添加噪声量的影响因素分析,提出了一种基于数据集特征的集值型数据发布方法,该方法首先对数据集... 展开更多; 关键词分类树差分隐私保护集值型数据数据集特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于隐私保护的分类挖掘被引量：20: 3; 作者葛伟平汪卫 +1 位作者周皓峰施伯乐《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期39-45,共7页; 基于隐私保护的分类挖掘是近年来数据挖掘领域的热点之一,如何对原始真实数据进行变换,然后在变换后的数据集上构造判定树是研究的重点·基于转移概率矩阵提出了一个新颖的基于隐私保护的分类挖掘算法,可以适用于非字符型数据(布尔... 展开更多; 关键词数据挖掘分类判定树隐私保护转移概率矩阵; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种同态密码体制下加密云数据的隐私保护CART算法被引量：5: 4; 作者苏杰波张小萍 +2 位作者李道丰赵搏文周凯《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第11期2537-2541,共5页; CART(Classification And Regression Tree,分类回归树)是一种准确率和效率都较高的数据挖掘算法,它支持离散型和连续型的数据分类,但无法适用于对加密的隐私云数据进行分类.因此提出PPCART(Privacy-preserving CART,隐私保护的分类回归... 展开更多; 关键词同态加密安全多方计算分类回归树隐私保护的分类回归树; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向差分隐私保护的随机森林算法被引量：8: 5; 作者李远航陈先来 +2 位作者刘莉安莹李忠民《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期93-101,共9页; 数据挖掘中的隐私保护问题是目前信息安全领域的研究热点之一。针对隐私保护要求下的分类问题,提出一种面向差分隐私保护的随机森林算法RFDPP-Gini。将随机森林与差分隐私保护相结合,在隐私信息得到保护的同时提高分类的准确率。以CART... 展开更多; 关键词隐私保护差分隐私随机森林决策树 CART分类树; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于差分隐私保护的数据分级融合发布机制被引量：9: 6; 作者李万杰张兴 +2 位作者曹光辉李帅张青云《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第10期2252-2256,共5页; 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... 展开更多; 关键词数据融合发布差分隐私保护用户分级分类树; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于分类树的动态集值型数据发布的隐私保护被引量：7: 1; 作者石秀金胡艳玲; 机构东华大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第5期120-124,165,共6页; 文摘基于分类树的差分隐私保护方法有效地对静态集值型数据进行了保护,但对于动态集值型数据却没有相应的保护方法,因此提出一种基于分类树的差分隐私保护下的动态集值型数据发布的算法。该算法首先根据数据集中项的全集构造关系矩阵,挑选关系最紧密的项集构造分类树;然后设定一个边界值来限制数据的增量更新,并将新增的记录添加到分类树的根节点中,按照初始分类树的分配法迭代分配每个记录;最后根据拉普拉斯机制向叶子节点中加入噪音,保证整个算法满足差分隐私的要求。相对已有算法,所提算法优化了分类树,使所发布数据建立的分类树模型有少量的叶子节点产生,减少了噪音的添加。实验用两组真实的数据集验证了所提算法的有效性和相对于其他算法的优越性。; 关键词隐私保护分类树动态集值型数据增量更新; Keywords Privacy protection,Taxonomy tree,Dynamic set-valued data, Incremental update; 分类号 TP309.7 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于动态分类树构造的集值型数据差分隐私保护方法被引量：1: 2; 作者郑剑黄奚芳刘聪; 机构江西理工大学信息工程学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第8期2420-2424,2436,共6页; 基金江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ13415) 江西理工大学科研基金重点课题(NSFJ2014-K11); 文摘基于分类树划分的差分隐私方法能有效地对集值型数据的发布进行保护,但在构造分类树时该方法没有充分利用集值型数据集自身的特征。通过对添加噪声量的影响因素分析,提出了一种基于数据集特征的集值型数据发布方法,该方法首先对数据集进行分析,然后根据数据集中记录的种类数占总输出域的比例以及只出现一次的记录种类数占总输出域比例,动态构造分类树。实验结果表明:当数据集满足IOR≤40%且SIOR=(5%,20%]时,通过有效利用集值型数据集的特征,构造较优的分类树,可以添加少于10%的噪声。; 关键词分类树差分隐私保护集值型数据数据集特征; Keywords taxonomy tree differential privacy set-valued data datasets characteristics; 分类号 TP309.7 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于隐私保护的分类挖掘被引量：20: 3; 作者葛伟平汪卫周皓峰施伯乐; 机构复旦大学计算机与信息技术系; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期39-45,共7页; 基金国家自然科学基金项目(69933010 60303008) 国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2002AA4Z3430); 文摘基于隐私保护的分类挖掘是近年来数据挖掘领域的热点之一,如何对原始真实数据进行变换,然后在变换后的数据集上构造判定树是研究的重点·基于转移概率矩阵提出了一个新颖的基于隐私保护的分类挖掘算法,可以适用于非字符型数据(布尔类型、分类类型和数字类型)和非均匀分布的原始数据,可以变换标签属性·实验表明该算法在变换后的数据集上构造的分类树具有较高的精度·; 关键词数据挖掘分类判定树隐私保护转移概率矩阵; Keywords data mining classification decision tree privacy preserving transition probability matrix; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种同态密码体制下加密云数据的隐私保护CART算法被引量：5: 4; 作者苏杰波张小萍李道丰赵搏文周凯; 机构广西大学计算机与电子信息学院; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第11期2537-2541,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61262003)资助广西教育厅基金项目(YB2014008)资助 +1 种基金广西大学自然科学基金项目(XBZ110905)资助; 文摘 CART(Classification And Regression Tree,分类回归树)是一种准确率和效率都较高的数据挖掘算法,它支持离散型和连续型的数据分类,但无法适用于对加密的隐私云数据进行分类.因此提出PPCART(Privacy-preserving CART,隐私保护的分类回归树),该算法利用同态加密特性对CART算法做了相应的改善,使之在保持CART原有准确率和相对较好执行效率的情况下能分类加密云数据,避免了在半诚实模型下的分类过程中真实数据的泄露.经过安全分析和实验测试表明,PPCART可显著提高传统CART算法的安全性,且具有接近于它的执行时间.; 关键词同态加密安全多方计算分类回归树隐私保护的分类回归树; Keywords homomorphic encryption secure multi-party computation classification and regression tree privacy-preserving CART; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向差分隐私保护的随机森林算法被引量：8: 5; 作者李远航陈先来刘莉安莹李忠民; 机构中南大学计算机学院中南大学医疗大数据应用技术国家工程实验室中南大学信息安全与大数据研究院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期93-101,共9页; 基金国家重点研发计划(2016YFC0901705) 湖南省自然科学基金(2018JJ2534); 文摘数据挖掘中的隐私保护问题是目前信息安全领域的研究热点之一。针对隐私保护要求下的分类问题,提出一种面向差分隐私保护的随机森林算法RFDPP-Gini。将随机森林与差分隐私保护相结合,在隐私信息得到保护的同时提高分类的准确率。以CART分类树作为随机森林中的单棵决策树,使用Laplace机制和指数机制添加噪声并选择最佳分裂特征。实验结果表明,RFDPP-Gini算法既能处理离散型特征又能处理连续型特征,在Adult和Mushroom数据集上的分类准确率最高分别达86.335%和100%,且在加入噪声后算法的分类准确率下降幅度极小。; 关键词隐私保护差分隐私随机森林决策树 CART分类树; Keywords privacy protection differential privacy random forest decision tree CART classification tree; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 6; 作者李万杰张兴曹光辉李帅张青云; 机构辽宁工业大学电子与信息工程学院; 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; 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; 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.; 关键词数据融合发布差分隐私保护用户分级分类树; Keywords data fusion publishing differential privacy protection hierarchical user classification-tree; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于分类树的动态集值型数据发布的隐私保护	石秀金胡艳玲	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2017	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于动态分类树构造的集值型数据差分隐私保护方法	郑剑黄奚芳刘聪	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2015	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于隐私保护的分类挖掘	葛伟平汪卫周皓峰施伯乐	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2006	20	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种同态密码体制下加密云数据的隐私保护CART算法	苏杰波张小萍李道丰赵搏文周凯	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2016	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	面向差分隐私保护的随机森林算法	李远航陈先来刘莉安莹李忠民	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2020	8	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于差分隐私保护的数据分级融合发布机制	李万杰张兴曹光辉李帅张青云	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2019	9	在线阅读下载PDF 职称材料