【摘要】：闡述了數(shù)據(jù)的差分隱私保護(hù)概念,給出了差分隱私保護(hù)模型,從理論上描述了其噪聲機(jī)制和組合性質(zhì),著重進(jìn)述了差分隱私保護(hù)模型在社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)布數(shù)據(jù)隱私保護(hù)上的應(yīng)用及發(fā)展,給出了差分隱私保護(hù)應(yīng)用于度分布查詢、子圖計數(shù)、聚類系數(shù)計算、邊權(quán)重計算等社交網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)的實驗結(jié)果。分析發(fā)現(xiàn),研究差分隱私保護(hù)應(yīng)重點考慮隱私預(yù)算和噪聲機(jī)制,隱私預(yù)算決定了隱私保護(hù)強(qiáng)度,噪聲機(jī)制決定了查詢準(zhǔn)確性;探討差分隱私保護(hù)在社交網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的應(yīng)用,是一個重要的研究方向。
[Abstract]:In this paper, the concept of differential privacy protection for data is introduced, and the model of differential privacy protection is given. The noise mechanism and combined properties of the differential privacy protection model are described theoretically. In this paper, the application and development of differential privacy protection model in social network publishing data privacy protection are discussed, and the application of differential privacy protection to degree distribution query, subgraph count, clustering coefficient calculation is given. Experimental results of social network analysis techniques such as edge weight calculation. It is found that the study of differential privacy protection should focus on privacy budget and noise mechanism, which determines the intensity of privacy protection, noise mechanism determines query accuracy, and discusses the application of differential privacy protection in the field of social networks. It is an important research direction.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)CAD研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61105047) 港澳臺科技合作項目(2013DFM10100) 上海市科委項目(14JC1405800) 國家科技支撐計劃(2012BAF12B11)資助項目
【分類號】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2168072