【摘 要】
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本地差分隐私(LDP)频率估计是数据挖掘领域的一个重要组成部分,目的是在满足LDP的前提下计算特定数据项出现的频率。在基于云服务的应用中,LDP频率估计实现了数据采集过程与
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院,江苏省大数据安全与智能处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61872197,61972209)
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本地差分隐私(LDP)频率估计是数据挖掘领域的一个重要组成部分,目的是在满足LDP的前提下计算特定数据项出现的频率。在基于云服务的应用中,LDP频率估计实现了数据采集过程与数据分析过程的隐私保护,可应用于频繁模式挖掘、恶意攻击检测等。但是LDP频率估计存在随机化噪声较多、依赖数据量较大、高维数据分析准确性较低等缺点。介绍LDP频率估计过程及其存在的性能分析问题,详细讨论LDP频率估计算法,主要包括单值频率估计方法、泛化频率估计方法、集合数据频率估计方法,并对下一步研究方向提出建议。
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