發(fā)布時間：2018-08-24 14:47

【摘要】：基于匿名化技術(shù)的理論基礎(chǔ),采用DBSCAN聚類算法對數(shù)據(jù)記錄進行聚類,實現(xiàn)將個體記錄匿名化隱藏于一組記錄中。為提高隱私保護程度,對匿名化劃分的數(shù)據(jù)添加拉普拉斯噪聲,擾動個體數(shù)據(jù)真實值,以實現(xiàn)差分隱私保護模型的要求。通過聚類,分化查詢函數(shù)敏感性,提高數(shù)據(jù)可用性。對算法隱私性進行證明,并實驗說明發(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)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)專項基金資助項目(No.3091605104) 國家自然科學(xué)基金資助項目(No.61272419) 江蘇省未來網(wǎng)絡(luò)前瞻性研究基金資助項目(No.BY2013095-3-02) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研前瞻性基金資助項目(No.BY2014089,No.BY2013039,No.BY2013037) 江蘇省普通高校研究生創(chuàng)新計劃基金資助項目(No.KYLX15_0384)~~
【分類號】：TP309

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本文編號：2201151