【摘 要】
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个人隐私的保护在大数据时代引起广泛关注,但面对高维数据集的隐私保护发布,仍然是很大的挑战,为了解决由维度灾难所引起的隐私保护数据发布计算复杂度高和可用性低的问题,目前主要有基于降维的方法和基于匿名的方法,然而这两类算法发布的数据集都存在较大的信息损失,本文提出两种差分隐私保护下的高维合成数据集发布算法,从不同的角度对基于贝叶斯网络的差分隐私高维数据集发布算法进行改进。（1）提出基于差分隐私采样机制
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个人隐私的保护在大数据时代引起广泛关注,但面对高维数据集的隐私保护发布,仍然是很大的挑战,为了解决由维度灾难所引起的隐私保护数据发布计算复杂度高和可用性低的问题,目前主要有基于降维的方法和基于匿名的方法,然而这两类算法发布的数据集都存在较大的信息损失,本文提出两种差分隐私保护下的高维合成数据集发布算法,从不同的角度对基于贝叶斯网络的差分隐私高维数据集发布算法进行改进。（1）提出基于差分隐私采样机制和贝叶斯网络的DPSM-Bayes算法,该算法利用差分隐私采样机制的隐私放大特性和数据集缩减对互信息敏感度的调节作用,提高构建的贝叶斯网络结构的精度,并且提出一种更适合于对高维概率分布加噪的IMLaplace机制,有效地降低了由于在较低的真实概率分布上添加正的Laplace噪声所引起的系统偏差,进一步提高加噪后的边缘分布与原始数据集的拟合程度。（2）本文提出的基于贝叶斯网络和吉布斯采样的DPGB-Bayes算法是对DPSM-Bayes算法的进一步改进,DPGB-Bayes算法引入计算简单且敏感度较小的In Dif函数作为指数机制的打分函数,从根本上解决了在构建满足差分隐私的贝叶斯网络结构阶段由于使用互信息函数所带来的问题;引入权重平均技术对IMLaplace机制加噪后的边缘分布进行一致性后处理,使得加噪后的边缘分布更符合于真实分布;提出吉布斯采样算法对边缘分布进行采样,使得采样精度不再受合成数据集大小的限制。实验证明各个改进的子算法明显能够取得更优的性能,因此可以作为基础模块应用于其他的场景;在提供相同差分隐私保护的前提下,本文提出的两种算法能够有效的处理高维数据集的发布问题,与现有的方法相比具有更高的可用性。图[15]表[6]参[72]
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