【摘 要】
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随着互联网技术的发展,便捷的网上购物和个性化的新闻推荐逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在享受这些服务的同时,大量用户的信息数据被不断收集、使用和发布。一方面企业和机构通过这些数据可以更加全面的了解用户,另一方面这些发布的数据可能会泄漏用户的隐私信息,因此在数据发布前需要对其进行匿名化处理,避免用户的敏感信息被泄露。后随机响应是隐私保护数据发布的有效方法之一,这方面的研究工作主要考虑如何设计
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随着互联网技术的发展,便捷的网上购物和个性化的新闻推荐逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在享受这些服务的同时,大量用户的信息数据被不断收集、使用和发布。一方面企业和机构通过这些数据可以更加全面的了解用户,另一方面这些发布的数据可能会泄漏用户的隐私信息,因此在数据发布前需要对其进行匿名化处理,避免用户的敏感信息被泄露。后随机响应是隐私保护数据发布的有效方法之一,这方面的研究工作主要考虑如何设计扰动矩阵,且假设数据集属性变量之间的关系是独立或者完全相关。由于假设数据集属性完全独立会导致它们之间的关系由于扰动而破坏,从而使数据效用下降;假设属性完全相关会导致数据列联表稀疏,计算复杂度过大。为解决该问题,本文提出局部差分隐私约束的扰动数据发布算法,主要研究敏感属性与部分准标识符属性存在依赖关系时,如何有效减小重构攻击导致的隐私泄漏风险。首先,本文按照准标识符属性与敏感属性之间的依赖度对准标识符属性进行划分,用互信息理论寻找原始数据集中对敏感属性具有强依赖关系的准标识符属性,为精确扰动数据属性提供理论依据;其次,针对关联属性和非关联属性,应用不变后随机响应方法分别对某个数据属性或者属性之间的组合进行扰动,使之满足局部ε-差分隐私,并从理论上分析了后随机扰动对隐私泄露概率和数据效用的影响;最后,使用UCI机器学习库中公开的Adult数据集进行了广泛的实验,通过KL-散度、决策树分类准确度等数据分布方法,有效验证了本文所提算法的有效性和处理增量数据的能力。通过理论分析和实验验证,该算法相比较传统随机扰动算法,具有更高的隐私保护水平以及更好的数据效用。图[14]表[7]参参考文献[48]
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