隨著移動互聯(lián)技術(shù)及應(yīng)用的深入和發(fā)展,許多公司、組織（如搜索引擎公司、電子商務(wù)企業(yè)或Internet服務(wù)提供商）提供便捷服務(wù)的同時也會收集海量的用戶行為數(shù)據(jù)用于發(fā)布、統(tǒng)計、分析和挖掘等,然而,用戶敏感的信息往往就存在于這些數(shù)據(jù)中。因此,在對這些數(shù)據(jù)進行發(fā)布、統(tǒng)計前需要對其進行隱私保護處理,以防用戶隱私數(shù)據(jù)的泄露。差分隱私模型是現(xiàn)今使用最廣泛的受隱私保護的數(shù)據(jù)發(fā)布技術(shù),該模型以其出色的性能應(yīng)用于許多隱私保護場合,主要通過向原始數(shù)據(jù)中添加噪聲來實現(xiàn)隱私保護。然而,面對高維數(shù)據(jù)時,現(xiàn)存的隱私保護算法通常注入過大的噪聲,使得發(fā)布的數(shù)據(jù)過度失真而具有較差的的準確性和可用性,因此,在滿足差分隱私約束的基礎(chǔ)上,如何提高發(fā)布數(shù)據(jù)的有效性和實用性是一個主要的難點。由此,本文所要研究的內(nèi)容是基于差分隱私保護下的高維數(shù)據(jù)集的發(fā)布問題,研究目標為在滿足差分隱私保護的前提下實現(xiàn)高維數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)發(fā)布的有效性和可用性（utility）。論文的主要貢獻包括以下兩個方面:（1）研究貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),針對現(xiàn)存貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的不足之處,提出一種基于互信息和K2評分函數(shù)相結(jié)合的帶權(quán)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。該模型通過對首屬性的選擇以及k值的... 

【文章來源】：安徽理工大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１簡單的隱私保護組成系統(tǒng)??Ｆｉｇ．?１?Ｓｉｍｐｌｅ?ｐｒｉｖａｃｙ?ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ?ｓｙｓｔｅｍ??

圖２隱私研究的數(shù)學(xué)模型??

圖３差分隱私的統(tǒng)計模型??

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3208384