本文關(guān)鍵詞：基于差分隱私拉普拉斯機(jī)制的線性回歸分析研究

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【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)與發(fā)布等應(yīng)用需求的出現(xiàn),使得相關(guān)社會(huì)機(jī)構(gòu)可以獲得大量個(gè)人和組織的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與分析研究,從而帶來商業(yè)價(jià)值和科研價(jià)值。例如各大商場的顧客購物數(shù)據(jù)、各個(gè)樓盤顧客購房的信息、移動(dòng)營業(yè)廳用戶的業(yè)務(wù)辦理信息、各大銀行客戶信息、證券公司個(gè)人交易數(shù)據(jù)的分析與統(tǒng)計(jì)等。但是,這些數(shù)據(jù)涉及到大量個(gè)人隱私信息,一旦對這些數(shù)據(jù)發(fā)布和分析,都面臨著隱私泄露的問題,因此如何對隱私數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)以防止敏感信息泄露已經(jīng)成為當(dāng)前面臨的艱巨任務(wù)。差分隱私保護(hù)技術(shù)是當(dāng)前數(shù)據(jù)發(fā)布中最主要的隱私保護(hù)方法。它通過向查詢數(shù)據(jù)中添加噪音來干擾攻擊者泄露原始數(shù)據(jù)的目的,從而達(dá)到隱私保護(hù)效果。差分隱私保護(hù)技術(shù)的應(yīng)用使得數(shù)據(jù)發(fā)布的效率得到了很大的提高,但為了滿足差分隱私要求需要注入過高的噪音,影響數(shù)據(jù)的正確性和可靠性,最終導(dǎo)致結(jié)果低質(zhì)量。本文重點(diǎn)研究差分隱私拉普拉斯機(jī)制的線性回歸分析方法,該方法對回歸分析中的目標(biāo)函數(shù)而不是結(jié)果采用差分隱私進(jìn)行噪聲干擾,在每個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行回歸分析,用剩余屬性來進(jìn)行結(jié)果預(yù)測,最后比較誤差率并分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明所采用的方法既保護(hù)了用戶的隱私數(shù)據(jù),又不影響線性回歸分析的有效性。論文主要做了以下幾個(gè)方面的研究工作：(1)研究了當(dāng)前部分差分隱私模型擬合的應(yīng)用及其不足之處。(2)分析了差分隱私保護(hù)模型的基礎(chǔ)理論和工作原理。(3)利用差分隱私拉普拉斯機(jī)制構(gòu)建線性回歸模型,并對模型進(jìn)行優(yōu)化與評估。
【關(guān)鍵詞】：隱私保護(hù) 線性回歸 拉普拉斯機(jī)制 差分隱私
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP309
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 1 緒論14-18
• 1.1 研究背景14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在的問題15-16
• 1.3 研究內(nèi)容和意義16-17
• 1.4 本文的主要工作及章節(jié)安排17-18
• 2 基于差分隱私的數(shù)據(jù)保護(hù)框架及其應(yīng)用研究18-26
• 2.1 基于差分隱私的數(shù)據(jù)保護(hù)框架18-24
• 2.1.1 基于差分隱私的直方圖發(fā)布方法21-22
• 2.1.2 查詢處理方法的分類與評估22-24
• 2.2 差分隱私的應(yīng)用24-26
• 2.2.1 差分隱私數(shù)據(jù)的發(fā)布24-25
• 2.2.2 差分隱私下的大數(shù)據(jù)分析25
• 2.2.3 差分隱私數(shù)據(jù)挖掘25-26
• 3 理論基礎(chǔ)26-34
• 3.1 差分隱私26
• 3.2 差分隱私實(shí)現(xiàn)的主要技術(shù)26-27
• 3.3 噪音機(jī)制27-34
• 3.3.1 全局敏感度27-28
• 3.3.2 拉普拉斯機(jī)制28-31
• 3.3.3 指數(shù)機(jī)制31-34
• 4 回歸分析34-41
• 4.1 線性回歸分析34
• 4.2 差分隱私應(yīng)用于線性回歸34-37
• 4.3 算法的設(shè)計(jì)思想37-41
• 4.3.1 目標(biāo)函數(shù)的擾動(dòng)37-38
• 4.3.2 算法的步驟及實(shí)例38-41
• 5 實(shí)驗(yàn)分析41-50
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境41
• 5.2 Matlab語言41-42
• 5.2.1 Matlab語言的發(fā)展41
• 5.2.2 Matlab在各領(lǐng)域中的作用41-42
• 5.3 實(shí)驗(yàn)步驟42-43
• 5.4 結(jié)果分析43-50
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)運(yùn)行結(jié)果43-47
• 5.4.2 函數(shù)機(jī)制與其它算法的比較47-50
• 6 結(jié)論50-51
• 參考文獻(xiàn)51-56
• 致謝56-57
• 作者簡介及讀研期間主要科研成果57

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 張嘯劍;孟小峰;;面向數(shù)據(jù)發(fā)布和分析的差分隱私保護(hù)[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2014年04期

2 張嘯劍;王淼;孟小峰;;差分隱私保護(hù)下一種精確挖掘top-k頻繁模式方法[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2014年01期

3 熊平;朱天清;王曉峰;;差分隱私保護(hù)及其應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2014年01期

4 王璐;孟小峰;;位置大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)研究綜述[J];軟件學(xué)報(bào);2014年04期

5 劉向宇;王斌;楊曉春;;社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護(hù)技術(shù)綜述[J];軟件學(xué)報(bào);2014年03期

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本文編號(hào)：960966