【摘 要】
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针对网络虚拟仿真实验室数据因素定量测算中存在的测算误差较大,且测算时间较长等问题,提出设计一种新的网络虚拟仿真实验室数据因素定量测算模型.将仿真实验室分为过程管理、资源管理等子系统,结合实验室开放性、共享性等特点,确定运行模式,掌握隐私数据主要来源;定义差分隐私的拉普拉斯与指数机制,提高测算过程中隐私数据安全性;将差分隐私与决策树模型相结合,引入打分函数对隐私数据级别分类;通过BP神经网络从隐私内容、状态与详情三方面选出定量测算指标;经过对数据的规则化处理,获得不同级别数据之间相同二级隐私要素的信息熵,以
【机 构】
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南京中医药大学,江苏南京210023
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针对网络虚拟仿真实验室数据因素定量测算中存在的测算误差较大,且测算时间较长等问题,提出设计一种新的网络虚拟仿真实验室数据因素定量测算模型.将仿真实验室分为过程管理、资源管理等子系统,结合实验室开放性、共享性等特点,确定运行模式,掌握隐私数据主要来源;定义差分隐私的拉普拉斯与指数机制,提高测算过程中隐私数据安全性;将差分隐私与决策树模型相结合,引入打分函数对隐私数据级别分类;通过BP神经网络从隐私内容、状态与详情三方面选出定量测算指标;经过对数据的规则化处理,获得不同级别数据之间相同二级隐私要素的信息熵,以此确定权重,再计算一级要素隐私量,完成定量测算模型的设计.仿真结果证明,所设计模型测算的误差符合测算需求,且缩短了测算时间.
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