基于OPTICS聚类的差分隐私保护算法的改进

来源 :计算机应用 | 被引量 : 24次 | 上传用户：mingxing10192009

【摘要】

：

采用聚类算法预先处理个人隐私信息实现差分隐私保护,能够减少直接发布直方图数据带来的噪声累积现象,同时减小了直方图因合并方式不同带来的重构误差。针对DP-DBSCAN差分隐私算法存在对数据参数输入敏感问题,将基于密度聚类的OPTICS算法应用于差分隐私保护中,并提出改进的DP-OPTICS差分隐私保护算法,对稀疏型数据集进行压缩处理,对比采用同方差噪声和异方差噪声两种添加噪声方式,考虑攻击者能够攻破

【作者】

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王红葛丽娜王苏青王丽颖张翼鹏梁竣程

【机构】

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广西民族大学信息科学与工程学院,广西民族大学东盟研究中心（广西科学实验中心）,深圳市亿威尔信息技术股份有限公司,广西广播电视信息网络股份有限公司

【出处】

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计算机应用

【发表日期】

：

2018年01期

【关键词】

：

聚类算法个人隐私重构误差差分隐私保护 OPTICS算法 clustering algorithm personal privacy reconstruct

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（61462009）,广西民族大学科研基金资助项目（2014MDYB029）,广西民族大学中国一东盟研究中心（广西科学实验中心）2014年度开放课题项目（TD201404）,广西民族大学研究生科研创新资助项目（gxun-ehxps201671）.

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