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基于概率主成分分析的差分隐私数据发布方法
被引量：
3
1
作者
顾贞
张国印
+1 位作者
马春光
宋蕾
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期1217-1223,共7页
针对高维相关数据发布的隐私保护问题,本文提出2种隐私保护数据发布方法,解决高维相关数据发布时重复加噪导致的发布数据效用过低问题。基于概率主成分分析模型的隐私数据发布方法,及基于概率主成分分析和差分隐私的数据发布方法,利用...
针对高维相关数据发布的隐私保护问题,本文提出2种隐私保护数据发布方法,解决高维相关数据发布时重复加噪导致的发布数据效用过低问题。基于概率主成分分析模型的隐私数据发布方法,及基于概率主成分分析和差分隐私的数据发布方法,利用主成分分析对高维数据降维,在低维数据中加入拉普拉斯噪声,然后再由概率主成分分析的生成模型生成数据集发布,使得发布的数据集满足差分隐私。经过分析与验证,当选取恰当的主成分个数时,2个真实数据集上的分类准确率较同类方法提高2%~5%。本文方法在支持向量机分类准确率方面可以保持良好的数据效用。
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关键词
差分隐私
主成分分析
降维
隐变量
投影矩阵
概率模型
数据发布
相关性
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题名
基于概率主成分分析的差分隐私数据发布方法
被引量：
3
1
作者
顾贞
张国印
马春光
宋蕾
机构
哈尔滨工程大学计算机科学与技术
学院
黑龙江东方学院基础教学研究部
山东科技大学计算机科学与工程
学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期1217-1223,共7页
基金
国家自然科学基金重点项目(61932005)
国家自然科学基金通用技术基础研究联合基金项目(U1936112)
+1 种基金
信息安全国家重点实验室开放课题(2019-ZD-05)
黑龙江省自然科学基金联合引导项目(LH2019F011).
文摘
针对高维相关数据发布的隐私保护问题,本文提出2种隐私保护数据发布方法,解决高维相关数据发布时重复加噪导致的发布数据效用过低问题。基于概率主成分分析模型的隐私数据发布方法,及基于概率主成分分析和差分隐私的数据发布方法,利用主成分分析对高维数据降维,在低维数据中加入拉普拉斯噪声,然后再由概率主成分分析的生成模型生成数据集发布,使得发布的数据集满足差分隐私。经过分析与验证,当选取恰当的主成分个数时,2个真实数据集上的分类准确率较同类方法提高2%~5%。本文方法在支持向量机分类准确率方面可以保持良好的数据效用。
关键词
差分隐私
主成分分析
降维
隐变量
投影矩阵
概率模型
数据发布
相关性
Keywords
differential privacy
principal component analysis
dimensionality reduction
hidden variables
projection matrix
probability model
data release
correlation
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于概率主成分分析的差分隐私数据发布方法
顾贞
张国印
马春光
宋蕾
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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