【摘 要】
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已有的随机化回答模型调控的数据范围宽、粒度粗,对隐私数据的保护粒度缺乏灵活性,无法实现精细化、个性化、差异化的隐私保护。提出三类多参数随机化回答模型,包括行多参、
【机 构】
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国际关系学院信息科技学院,北京大学智能科学系
【基金项目】
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国际关系学院中央高校基本科研业务费项目资助(项目编号3262017T48,3262018T02,3262019T06)
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已有的随机化回答模型调控的数据范围宽、粒度粗,对隐私数据的保护粒度缺乏灵活性,无法实现精细化、个性化、差异化的隐私保护。提出三类多参数随机化回答模型,包括行多参、复合多参、分组多参共11种随机化回答模型,给出了模型的分类框架和分类层次。细粒度多参数随机化模型可实现精细化、个性化、差异化的隐私保护效果。
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