【摘 要】
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已有的基于差分隐私的直方图发布技术在利用直方图反映数据的真实分布特征时可能会出现“重拖尾”和“零桶”现象,并且在数据量较多处“过于平缓”;另外,已有技术对原始直方
【机 构】
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安徽工业大学计算机科学与技术学院,安徽省工业互联网智能应用与安全工程实验室
【基金项目】
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安徽省重点研究与开发计划基金(201904a05020071)
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已有的基于差分隐私的直方图发布技术在利用直方图反映数据的真实分布特征时可能会出现“重拖尾”和“零桶”现象,并且在数据量较多处“过于平缓”;另外,已有技术对原始直方图进行差分隐私保护时未考虑每个分组所蕴含的信息量大小不同。针对以上问题,提出一种基于差分隐私的非等距直方图发布方法。首先,利用经验分布函数根据数据稀疏性合理构建非等距直方图;然后,在非等距直方图上应用差分隐私保护技术对原始非等距直方图进行隐私保护;最后,根据非等距直方图的组距大小为每组设置隐私预算以提高每组数据的隐私性。实验结果表明,所提方法在差
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