【摘要】：基于匿名化技術(shù)的理論基礎(chǔ),采用DBSCAN聚類算法對(duì)數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行聚類,實(shí)現(xiàn)將個(gè)體記錄匿名化隱藏于一組記錄中。為提高隱私保護(hù)程度,對(duì)匿名化劃分的數(shù)據(jù)添加拉普拉斯噪聲,擾動(dòng)個(gè)體數(shù)據(jù)真實(shí)值,以實(shí)現(xiàn)差分隱私保護(hù)模型的要求。通過聚類,分化查詢函數(shù)敏感性,提高數(shù)據(jù)可用性。對(duì)算法隱私性進(jìn)行證明,并實(shí)驗(yàn)說明發(fā)布數(shù)據(jù)的可用性。
[Abstract]:Based on the theoretical basis of anonymous technology, DBSCAN clustering algorithm is used to cluster data records, and the anonymous individual records are hidden in a set of records. In order to improve the privacy protection, Laplace noise is added to the anonymous partitioned data, and the real value of individual data is disturbed to meet the requirements of differential privacy protection model. By clustering, the sensitivity of query function is differentiated and the availability of data is improved. The privacy of the algorithm is proved, and the availability of published data is illustrated by experiments.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(No.3091605104) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61272419) 江蘇省未來網(wǎng)絡(luò)前瞻性研究基金資助項(xiàng)目(No.BY2013095-3-02) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研前瞻性基金資助項(xiàng)目(No.BY2014089,No.BY2013039,No.BY2013037) 江蘇省普通高校研究生創(chuàng)新計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(No.KYLX15_0384)~~
【分類號(hào)】：TP309

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5 記者 馬意，

本文編號(hào)：2201151