信息技術(shù)的深入和普及使得數(shù)據(jù)的采集、存儲、發(fā)布以及分析變得快捷方便。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能從各類發(fā)布數(shù)據(jù)中獲得有價值的信息,但同時也會造成個人信息的泄露,因此差分隱私發(fā)布技術(shù)的關(guān)鍵是在于保證個人隱私信息不被泄露的同時提高發(fā)布數(shù)據(jù)的可用性。差分隱私作為當(dāng)前有效的隱私保護(hù)機(jī)制之一,通過向敏感數(shù)據(jù)加入噪聲對查詢輸出結(jié)果進(jìn)行隨機(jī)化從而達(dá)到隱私保護(hù)的目的。差分隱私可以保證不管攻擊者擁有多大的背景知識仍然無法推斷出某條特定的數(shù)據(jù)記錄的信息,但同時數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析結(jié)果仍然保留。目前,差分隱私已經(jīng)應(yīng)用于許多領(lǐng)域,例如直方圖發(fā)布,數(shù)據(jù)挖掘,機(jī)器學(xué)習(xí)等。差分隱私通過添加噪音來保護(hù)隱私,其中隱私預(yù)算涉及到噪聲添加的強(qiáng)度,直接影響到直方圖發(fā)布的數(shù)據(jù)可用性,因此如何合理的分配隱私預(yù)算是差分隱私算法面臨的一大挑戰(zhàn)。論文以此為出發(fā)點(diǎn),從實(shí)現(xiàn)差分隱私直方圖發(fā)布的兩種不同場景提出了兩種新的直方圖發(fā)布算法。由于交互式直方圖發(fā)布算法通過數(shù)據(jù)分析者和數(shù)據(jù)擁有者之間的交互完成數(shù)據(jù)發(fā)布,每次交互都會消耗一部分的隱私預(yù)算,所以查詢的數(shù)量是有限的。論文對現(xiàn)有的一些交互式發(fā)布算法進(jìn)行了研究和分析,發(fā)現(xiàn)這些算法都是通過優(yōu)化查詢的方式來提高查詢次數(shù)...

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
專用術(shù)語注釋表
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 發(fā)布技術(shù)研究路線
        1.3.1 交互式數(shù)據(jù)發(fā)布
        1.3.2 非交互式數(shù)據(jù)發(fā)布
    1.4 論文的主要工作
    1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 差分隱私及相關(guān)知識介紹
    2.1 差分隱私
        2.1.1 定義及相關(guān)概念
        2.1.2 組合性質(zhì)
        2.1.3 實(shí)現(xiàn)機(jī)制
        2.1.4 基于差分隱私的數(shù)據(jù)發(fā)布
        2.1.5 性能度量
    2.2 直方圖
    2.3 相關(guān)技術(shù)
        2.3.1 交互式數(shù)據(jù)發(fā)布算法
        2.3.2 非交互式數(shù)據(jù)發(fā)布算法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 交互式直方圖發(fā)布算法IPPB
    3.1 IPPB算法
    3.2 PPB算法
    3.3 隱私性和可用性分析
        3.3.1 隱私性分析
        3.3.2 可用性分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 非交互式直方圖發(fā)布算法APB
    4.1 APB算法
    4.2 自適應(yīng)隱私預(yù)算分配策略
    4.3 隱私性和可用性分析
        4.3.1 隱私性分析
        4.3.2 可用性分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗結(jié)果與分析
    5.1 實(shí)驗設(shè)置
    5.2 IPPB算法實(shí)驗驗證
        5.2.1 隱私預(yù)算分配對比
        5.2.2 前k次查詢均方差對比
    5.3 APB算法實(shí)驗驗證
        5.3.1 隱私預(yù)算分配權(quán)重k和發(fā)布誤差關(guān)系
        5.3.2 范圍查詢均方差對比
    5.4 實(shí)驗小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文工作總結(jié)
    6.2 未來工作展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利
附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目
致謝



本文編號：3748810