當今互聯(lián)網的廣泛應用和移動設備的普及為人們的生活帶來了顯著的改觀。每個移動設備的用戶都蘊藏著大量的信息,每天在網絡上會出現(xiàn)上億次的數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)共享。然而這些數(shù)據(jù)會帶來層出不窮的隱私泄漏。因此人們對于隱私保護方向的研究與互聯(lián)網的探索是同步重視的。差分隱私保護手段是一種經嚴格定義的具備數(shù)學基礎的模型。其隱私保護方式被廣泛應用到各種互聯(lián)網保護的領域中。本文主要研究基于差分隱私的空間數(shù)據(jù)隱私保護的改進方法,具體是提出了兩種基于差分隱私的空間數(shù)據(jù)隱私發(fā)布算法。在根據(jù)原始保護方法的缺點提出對應解決方案后,針對先前提出的算法的缺點進行分析,并提出另一種不同的保護算法機制。最終在實現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私保護的同時顯著提高了數(shù)據(jù)發(fā)布后查詢結果的可用性。本文首先提出一種基于差分隱私的選擇性擾動自適應網格算法。該算法對空間數(shù)據(jù)集進行均勻加噪后,通過對數(shù)據(jù)集的分析選出特定的群集區(qū)域。因此第一層均勻網格加噪后,其結果會被數(shù)據(jù)集利用指數(shù)機制過濾掉小于閾值的網格單元,然后利用自適應的劃分方法細化劃分大于閾值的網格單元,消除了由于劃分機制造成的隱私預算浪費。同時,使數(shù)據(jù)集避免了對不同分布進行同等噪聲累計的不可控力,在實現(xiàn)隱私保... 

【文章來源】：大連海事大學遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１差分隱私的統(tǒng)計學模型??Ｆｉｇ．?２．１?Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ?Ｍｏｄｅｌ?ｏｆ?Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ?Ｐｒｉｖａｃｙ??

?大連海事大學碩士學位論文???｜Ｆ（Ｄｉ）－廠（１）２）｜丨表示Ｆ（Ｄ，）和尸（￡）２）的１－階距離。??局部敏感度的決定因素不僅是函數(shù)本身，還要考慮特定數(shù)據(jù)狀態(tài)。所以一般情況來??說是要小于全局敏感度的。上述提到的Ｌａｐｌａｃｅ模型會應用大部分的全局敏感度的概念??以及小部分的局部敏感度。??２．１．２?Ｌａｐｌａｃｅ加噪機制??接下來我們介紹一下兩種擾動模型。對于數(shù)值型分析，Ｌａｐｌａｃｅ差分隱私模型是最??常用的模型。向原始數(shù)值型數(shù)據(jù)加入Ｌａｐｌａｃｅ噪聲實現(xiàn)差分隱私保護，Ｌａｐｌａｃｅ函數(shù)又叫??雙指數(shù)函數(shù)，其概率密度函數(shù)如下［４２］：??，４＾＂）當；ｃ〈＂時?（２．４）??－丄Ｊ?ｂ??、?ｂ??其中＂為Ｌａｐｌａｃｅ位置參數(shù)，６表示Ｌａｐｌａｃｅ尺度參數(shù)，它的值要求大于零。??０．５「?ｌ?［?－?Ｉ?－?—?＿?１?Ｉ?［?［?ｌ?ｔ?￣?二―＿Ｔ??Ａ?Ｈ＝０，ｂ＝１??〇?４５?’?Ａ??Ｍ＝〇?ｂ＝２?＾??０．４?－?Ｉ?１??＂，ｂ＝２?ｊ．??０．３５?－?／?１?－??？：?Ａ?ａ?：??０１５＇?／?＼?／?＼?－??ｑ?＾????「???ｒ?［?［?＂＂＂Ｔ?「??，；??－１０?－８?－６?－４?－２?０?２?４?６?８?１０??圖２．２?Ｌａｐｌａｃｅ分布概率密度函數(shù)??Ｆｉｇ．?２．２?Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ?Ｄｅｎｓｉｔｙ?Ｆｕｎｃｔｉｏｎ?ｏｆ?Ｌａｐｌａｃｅ?Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ??－９?－??

一???????１?、?目標網格??返回原數(shù)據(jù)?第四步：二層?第三步：臨接??集并輸出＇￣自適應劃分＋集群擴充算法??圖３．３選擇性擾動步驟圖??Ｆｉｇ．?３．３?Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ?Ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ?Ｓｔｅｐ?Ｄｉａｇｒａｍ??３．２．２算法詳述??

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]醫(yī)療數(shù)據(jù)中病種隱私的計量與分析[J]. 臧國全,賈瑞瑩.  現(xiàn)代情報. 2020(05)
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[7]基于差分隱私的匿名組LBS軌跡隱私保護模型[J]. 袁健,王迪,高喜龍,王睿寧,林思劼.  小型微型計算機系統(tǒng). 2019(02)
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[9]滿足本地差分隱私的位置數(shù)據(jù)采集方案[J]. 高志強,崔翛龍,杜波,周沙,袁琛,李愛.  清華大學學報(自然科學版). 2019(01)
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博士論文
[1]信息共享中隱私保護若干問題研究[D]. 王智慧.復旦大學 2007



本文編號：3233087