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题名基于自动化特征组合的隐私保护风险识别机制
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作者
蔡民超
姚宏伟
王旸
秦湛
陈少梦
任奎
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机构
浙江大学网络空间安全学院
杭州快迪科技有限公司
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第11期1-14,共14页
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基金
国家重点研发计划基金资助项目(No.2021YFB3100300)
国家自然科学基金资助项目(No.U20A20178,No.62072395,No.62206207)。
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文摘
异常行为识别(AD)算法在实际应用中,通常会面临特征组合优化困难、分类器准确率难提高、模型应用效率低等技术挑战。用户所产生的多维数据具有丰富的空间结构信息,围绕这些多维数据的特点,在通过同态加密的隐私保护方式进行数据脱敏的基础上,针对特征组合优化困难的技术挑战,提出并实现了首个基于特征分箱的自动化特征组合优化模型算法,该算法在特征组合优化方面提升了99.93%的计算效率。基于自动化特征组合优化模型筛选出的重要特征所组合的规则仍存在分类器准确率难提高的技术挑战,故将自动化筛选出的重要特征融入识别模型中,设计并实现了首个规则和算法的交叉应用模型,并将该方式应用到基于用户多维信息的异常行为识别中,在识别先享不付类异常用户的具体场景中实现资金挽损效率提升27.78%。
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关键词
异常行为识别
多维信息
风险识别
可信度模型
同态加密
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Keywords
anomaly detection
multi-dimensional information
risk identification
trustworthiness model
homomorphic encryption
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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