【摘 要】
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传统的差分隐私保护方案以剩余隐私预算的一半逐层分配,即等比分配隐私预算.等比分配隐私预算应用于决策树时,随着决策树高度的增加,分配至顶层的隐私预算过小,随机噪声过大,分类准确率受到影响.本文在现有隐私保护构建决策树方案的基础上,以差分隐私保护结合主流决策树C4.5 分类方法为基本思路,提出了依据决策树高度等差分配隐私预算的方案,利用差分隐私中的Laplace 机制和指数机制确保决策树的安全性.方案
【机 构】
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北京航空航天大学 网络空间安全学院,北京 100083 北京航空航天大学 电子信息工程学院,北京
【出 处】
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第十二届中国可信计算与信息安全学术会议
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传统的差分隐私保护方案以剩余隐私预算的一半逐层分配,即等比分配隐私预算.等比分配隐私预算应用于决策树时,随着决策树高度的增加,分配至顶层的隐私预算过小,随机噪声过大,分类准确率受到影响.本文在现有隐私保护构建决策树方案的基础上,以差分隐私保护结合主流决策树C4.5 分类方法为基本思路,提出了依据决策树高度等差分配隐私预算的方案,利用差分隐私中的Laplace 机制和指数机制确保决策树的安全性.方案利用大数据Hadoop 平台的MapReduce 框架,主程序进行MapReduce 参数配置以及外层循环.在执行到每一个节点时,主程序将数据集属性的统计任务交给Mapper 类,Reducer 类接收Mapper 类的统计结果利用Laplace 机制添加随机噪声,加噪结果返回主程序中作为计算信息增益率的参数.主程序利用指数机制选择最佳细分方案,递归过程直至样本数为0 时停止.实验采用UCI 数据库的car 数据集进行测试,在不同隐私预算下将等比分配与等差分配两种方案得到的分类结果进行对比.实验结果表明,算法在可接受的分类准确率降低的情况下满足差分隐私保护,并且相对于传统隐私预算分配方案,在相同隐私预算下提高了分类准确率.对于car 数据集,算法在隐私预算为0.7 或0.8 时可较好兼顾数据集的安全性和有效性.
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