隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展,大量用戶數(shù)據(jù)生成并被積累,成為備受矚目的資源,如今許多熱門(mén)應(yīng)用都是基于用戶數(shù)據(jù)的個(gè)性化、智能化服務(wù),因此針對(duì)高維數(shù)據(jù)使用中的隱私保護(hù)成為研究熱點(diǎn)。差分隱私憑借其可以抵御背景無(wú)關(guān)知識(shí)攻擊和可量化隱私保護(hù)水平的優(yōu)點(diǎn)在業(yè)界得到廣泛認(rèn)可,成為隱私保護(hù)的一個(gè)實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)。我們也看到,雖然差分隱私可以有效地處理簡(jiǎn)單的關(guān)系數(shù)據(jù),但是針對(duì)復(fù)雜高維數(shù)據(jù)的差分隱私發(fā)布還存在諸多挑戰(zhàn)。目前研究重點(diǎn)是在保護(hù)差分隱私的前提下,通過(guò)降低數(shù)據(jù)維數(shù),簡(jiǎn)化屬性之間的關(guān)系,使得發(fā)布數(shù)據(jù)具有可接受的準(zhǔn)確性和可用性。本文研究高維數(shù)據(jù)差分隱私發(fā)布中的問(wèn)題,將具體應(yīng)用中的問(wèn)題抽象為計(jì)算概率模型中變量的概率分布,提出基于概率圖模型的高維數(shù)據(jù)差分隱私發(fā)布方法。針對(duì)高維數(shù)據(jù)差分隱私發(fā)布中數(shù)據(jù)空間比較稀疏、計(jì)算復(fù)雜度高,以及屬性之間關(guān)系復(fù)雜和無(wú)法定向的問(wèn)題,提出基于馬爾可夫網(wǎng)的高維數(shù)據(jù)差分隱私發(fā)布的方法。具體利用概率圖模型中的馬爾可夫模型表示屬性之間的依賴(lài)關(guān)系,然后結(jié)合圖形近似推理算法計(jì)算差分隱私保護(hù)下的高維數(shù)據(jù)集的分布情況。由于實(shí)際生活中變量之間的關(guān)系存在無(wú)向和有向兩種關(guān)系,使用馬爾可夫網(wǎng)模型僅僅解決了無(wú)向關(guān)系問(wèn)題... 

【文章來(lái)源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

差分隱私保護(hù)算法的組合性質(zhì)

(b) 非交互式數(shù)據(jù)發(fā)布圖 2.2 差分隱私保護(hù)數(shù)據(jù)發(fā)布兩種方式發(fā)布[28]中，數(shù)據(jù)管理者根據(jù)用戶提出查詢請(qǐng)求，將擾動(dòng)之后式通過(guò)隱藏?cái)?shù)據(jù)集全貌從而保護(hù)個(gè)體隱私。據(jù)發(fā)布[28]中，數(shù)據(jù)管理者在滿足差分隱私的條件下一次性發(fā)布對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行擾動(dòng)之后的不精確的數(shù)據(jù)集。非交互式數(shù)據(jù)發(fā)布方式，所用到的數(shù)據(jù)集是列聯(lián)表的形式。照變量進(jìn)行分類(lèi)時(shí)所列出的頻數(shù)表，它是非交互式數(shù)據(jù)發(fā)布D 包含 個(gè)記錄，由 個(gè)布爾變量組成，列聯(lián)表就是對(duì)數(shù)據(jù)集數(shù)所形成的表格。事實(shí)上，對(duì)數(shù)據(jù)處理的內(nèi)容并不是列聯(lián)表值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)所得的計(jì)數(shù)，也稱(chēng)為邊緣頻數(shù)。列聯(lián)表數(shù)據(jù)發(fā)布的應(yīng)用中主要分為兩種方法。第一種是先加單元格中加入噪聲，然后計(jì)算變量擾動(dòng)后列聯(lián)表的邊緣頻數(shù)

學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第三章 基于概率圖模型的高維數(shù)據(jù)差分隱私發(fā)章 基于概率圖模型的高維數(shù)據(jù)差分隱私發(fā)布算法隱私保護(hù)模型[9]的思想主要是：當(dāng)一個(gè)數(shù)據(jù)集 D 中包含 A、B、C 等多個(gè)用任意查詢操作 ，例如計(jì)數(shù)、求和、平均值、中位數(shù)或者其他范圍查詢等 )，如果將用戶 A 的信息從 D 中刪除后進(jìn)行查詢得到的結(jié)果仍然為 ( )息并沒(méi)有因?yàn)榘跀?shù)據(jù)集 D 中而產(chǎn)生了額外的風(fēng)險(xiǎn)。圖 3.1 展示了差分


本文編號(hào)：3255502