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相似文献
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1.
差分隐私因具有严格推理和证明的隐私保证,常被应用于位置隐私保护场景中.用户进行位置连续查询时,会引起噪声叠加导致查询精度下降,目前基于规则树结构的差分隐私虽然能降低查询误差,但会产生大量无效零节点,数据结构过大,在查询精度上还有进一步提高的空间.本文提出了不规则线段树的差分隐私位置隐私保护方法,将不规则线段树引入差分隐私方法中,根据节点覆盖率和Laplace机制的敏感度推导出不规则线段树的估值函数,从而筛选出较优的不规则线段树结构.该方法能有效减小连续查询时噪声叠加带来的查询精度下降的问题,相对于其他提高差分隐私查询精度的方法有更小的查询误差,并能适应不同密度环境的LBS位置查询服务.  相似文献   

2.
为在同等隐私保护级别下提高模型的预测准确率并降低误差,提出一种基于ExtraTrees的差分隐私保护算法DiffPETs。在决策树生成过程中,根据不同的准则计算出各特征的结果值,利用指数机制选择得分最高的特征,通过拉普拉斯机制在叶子节点上进行加噪,使算法能够提供ε-差分隐私保护。将DiffPETs算法应用于决策树分类和回归分析中,对于分类树,选择基尼指数作为指数机制的可用性函数并给出基尼指数的敏感度,在回归树上,将方差作为指数机制的可用性函数并给出方差的敏感度。实验结果表明,与决策树差分隐私分类和回归算法相比,DiffPETs算法能有效降低预测误差。  相似文献   

3.
针对用差分隐私方法进行线性回归分析敏感性偏大的问题,提出一种差异化的隐私预算分配算法Diff-LR(Differential Privacy Linear Regression)。该算法首先把目标函数分解成两个子函数,再分别计算两个子函数的敏感性、分配合理的隐私预算,并采用拉普拉斯机制给两个子函数系数添加噪音。然后对子函数进行组合,得到添加噪声后的目标函数,求取最优线性回归模型参数。最后利用差分隐私序列组合特性从理论上证明该算法满足ε-差分隐私。实验结果表明,Diff-LR算法产生的线性回归模型具有很高的预测准确性。  相似文献   

4.
针对现有差分隐私k-means算法对初始中心点敏感、用户位置数据误差偏大、可用性较低等问题,根据LBS的特点,引入人流密度的概念,提出一种基于差分隐私k-means的混合位置隐私保护方法。根据LBS特点将用户位置点分成离散位置点和非离散位置点,基于差分隐私技术,采用改进聚类算法对位置信息进行泛化和加噪;通过分析用户位置点的稀疏程度来确定离散点,对离散点位置信息采用基于差分隐私的单独加噪技术;对非离散点采用基于差分隐私的改进k-means算法进行泛化处理,以实现用户位置信息的隐私保护。仿真实验表明,在相同隐私预算的前提下,该方法具有较高的数据可用性。  相似文献   

5.
大数据时代背景下,各行各业希望能基于用户行为数据来训练推荐模型,为用户提供精准推荐,所用数据的共性特点为总量庞大、携带敏感信息、易于获取.推荐系统在带来精准推荐和市场盈利的同时也正在实时分享着用户的隐私数据,差分隐私保护技术作为一门隐私保护技术,能够巧妙地解决推荐应用中存在的隐私泄露问题,其优势在于不需要考虑攻击方所具备的任何相关的背景知识、严格地对隐私保护进行了定义、提供了量化评估方法来保证数据集(在不同参数条件下)所提供的隐私保护水平具有可比较性.首先简述了差分隐私的概念和主流推荐算法的近期研究成果,其次重点分析了差分隐私与推荐算法相结合的应用情况,涉及的推荐算法有矩阵分解、深度学习推荐、协同过滤等,并对基于差分隐私保护的推荐算法的准确性进行了对比实验;然后讨论了与每种推荐算法结合的使用场景以及目前仍存在的问题,最后对基于差分隐私的推荐算法的未来发展方向提出了有效建议.  相似文献   

6.
差分隐私是一种提供强大隐私保护的模型。在非交互式框架下,数据管理者可发布采用差分隐私保护技术处理的数据集供研究人员进行挖掘分析。但是在数据发布过程中需要加入大量噪声,会破坏数据可用性。因此,提出了一种基于k-prototype聚类的差分隐私混合数据发布算法。首先改进k-prototype聚类算法,按数据类型的不同,对数值型属性和分类型属性分别选用不同的属性差异度计算方法,将混合数据集中更可能相关的记录分组,从而降低差分隐私敏感度;结合聚类中心值,采用差分隐私保护技术对数据记录进行处理保护,针对数值型属性使用Laplace机制,分类型属性使用指数机制;从差分隐私的概念及组合性质两方面对该算法进行隐私分析证明。实验结果表明:该算法能够有效提高数据可用性。  相似文献   

7.
马银方  张琳 《计算机科学》2016,43(Z11):368-372
K-medoids算法对初始中心点敏感,不能有效地对动态数据进行聚类,且需要对相关的隐私数据进行保护。针对这些问题,提出了基于差分隐私保护的KDCK-medoids动态聚类算法。该算法在采用差分隐私保护技术的基础上将KD-树优化选取出的k个聚类中心和增量数据相结合建立新的KD-树,然后采用近邻搜索策略将增量数据分配到与其相应的聚类簇中,从而完成最终的动态聚类。通过实验分别对小数据集和多维的大数据集的聚类准确率及运行时间进行了分析,同时也对采用差分隐私保护技术的KDCK-medoids算法在不同数据集上的有效性进行了评估。实验结果表明,基于差分隐私保护的KDCK-medoids动态聚类算法能够在实现隐私保护的同时快速高效地处理增量数据的动态聚类问题。  相似文献   

8.
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隐私信息的概率,确定隐私参数ε的上界,有效平衡了敏感信息的隐私性和数据的可用性之间的关系。将DP-OPTICS算法和基于OPTICS聚类的差分隐私保护算法、DP-DBSCAN算法进行对比,DP-OPTICS算法在时间消耗上介于其余二者之间,但是在取得相同参数的情况下,聚类的稳定性在三者中最好,因此改进后OP-OPTICS差分隐私保护算法总体上是可行的。  相似文献   

9.
笔者介绍了差分隐私保护的研究背景、差分隐私保护的基本原理和方法,分析了k-means算法的隐私泄露问题。针对传统面向差分隐私保护k-means算法存在簇中心选取随机性导致聚类可用性较低的问题,提出一种指数加噪机制与密度估计相结合的方法,选取初始聚类中心,从而保证初始中心挑选的合理性,保障样本数据的隐私性。实验结果表明,提出的新方法可以显著提高聚类结果的可用性。  相似文献   

10.
差分隐私保护及其应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
数据发布与数据挖掘中的隐私保护问题是目前信息安全领域的一个研究热点.作为一种严格的和可证明的隐私定义,差分隐私近年来受到了极大关注并被广泛研究.文中分析了差分隐私保护模型相对于传统安全模型的优势,对差分隐私基础理论及其在数据发布与数据挖掘中的应用研究进行综述.在数据发布方面,介绍了各种交互式和非交互式的差分隐私保护发布方法,并着重从精确度和样本复杂度的角度对这些方法进行了比较.在数据挖掘方面,阐述了差分隐私保护数据挖掘算法在接口模式和完全访问模式下的实现方式,并对这些算法的执行性能进行了分析.最后,介绍了差分隐私保护在其它领域的应用,并展望未来的研究方向.  相似文献   

11.
隐私数据库——概念、发展和挑战   总被引:3,自引:0,他引:3  
作为隐私数据的存储和管理者,隐私数据库正受到越来越多的关注.在综合国内外研究成果的基础上,对隐私数据库的概念和特性进行了阐述,并详细介绍了当前主流的隐私数据模型.对目前隐私数据库访问控制机制和释放控制机制的研究现状和研究成果进行了总结,并分析了现有研究成果中存在的一些问题.最后,本文讨论和分析了目前隐私数据库研究中的热点和难点问题.  相似文献   

12.
梁文娟  陈红  吴云乘  赵丹  李翠平 《软件学报》2020,31(6):1761-1785
近年来,随着信息技术的发展及物联网技术的兴起,出现了越来越多的持续监控应用场景,如智能交通实时监控、疾病实时监控、智能基础设施应用等.在这些场景中,如何对参与者持续分享的数据进行隐私保护面临重大挑战.差分隐私是一种严格和可证明的隐私定义,早期差分隐私研究大都基于一个大规模、静态的数据集做一次性的计算和发布.而持续监控下差分隐私保护需对动态数据做持续计算和发布.目前,持续监控下差分隐私保护是差分隐私领域新的研究热点之一.本文对持续监控下差分隐私保护的已有研究成果进行总结.首先对该场景下差分隐私保护模型进行阐述;然后重点介绍了持续监控下满足event级、user级和w-event级隐私保护的实现方案.在对已有研究成果深入对比分析的基础上,指出了持续监控下差分隐私保护的未来研究方向.  相似文献   

13.
差分隐私模型是一种强隐私模型,用隐私参数ε度量隐私保护程度及噪声量,近年来成为隐私保护领域的研究热点。但是隐私参数ε的设置只能依赖于实验或专业人士经验,限制了差分隐私模型的使用与推广。针对这个问题,基于(ρ1,ρ2)-隐私模型提出一种启发式的隐私参数ε设置策略(limit privacy breaches in differential privacy,LPBDP),分析隐私参数ε与(ρ1,ρ2)的内在联系,实现噪声量的添加由(ρ1,ρ2)决定。LPBDP通过如下启发式原则设置隐私参数ε:如果攻击者关于目标受害者的先验概率小于阈值ρ1,攻击者得到差分隐私查询策略返回的加噪结果后,关于目标受害者的后验概率必须小于阈值ρ2。实验表明LPBDP能够更直观地设置隐私参数ε以满足差分隐私约束。  相似文献   

14.
本地化差分隐私研究综述   总被引:2,自引:2,他引:0  
叶青青  孟小峰  朱敏杰  霍峥 《软件学报》2018,29(7):1981-2005
大数据时代信息技术不断发展,个人信息的隐私问题越来越受到关注,如何在数据发布和分析的同时保证其中的个人敏感信息不被泄露是当前面临的重大挑战.中心化差分隐私保护技术建立在可信第三方数据收集者的假设基础上,然而该假设在现实中不一定成立.基于此提出的本地化差分隐私作为一种新的隐私保护模型,具有强隐私保护性,不仅可以抵御具有任意背景知识的攻击者,而且能够防止来自不可信第三方的隐私攻击,对敏感信息提供了更全面的保护.介绍了本地化差分隐私的原理与特性,总结和归纳了该技术的当前研究工作,重点阐述了该技术的研究热点:本地化差分隐私下的频数统计、均值统计以及满足本地化差分隐私的扰动机制设计.在对已有技术深入对比分析的基础上,指出了本地化差分隐私保护技术的未来研究挑战.  相似文献   

15.
大数据隐私管理   总被引:12,自引:0,他引:12  
信息化和网络化的高速发展使得大数据成为当前学术界和工业界的研究热点,是IT业正在发生的深刻技术变革.但它在提高经济和社会效益的同时,也为个人和团体的隐私保护以及数据安全带来极大风险与挑战.当前,隐私成为大数据应用领域亟待突破的重要问题,其紧迫性已不容忽视.描述了大数据的分类、隐私特征与隐私类别,分析了大数据管理中存在的隐私风险和隐私管理关键技术;提出大数据隐私主动式管理建议框架以及该框架下关于隐私管理技术的主要研究内容,并指出相应的技术挑战.  相似文献   

16.
随着大数据、云计算等领域的蓬勃发展,重视数据安全与隐私已经成为世界性的趋势,不同团体为保护自身利益和隐私不愿贡献数据,形成了数据孤岛.联邦学习使数据不出本地就可被多方利用,为解决数据碎片化和数据隔离等问题提供了解决思路.然而越来越多研究表明,由谷歌首先提出的联邦学习算法不足以抵抗精心设计的隐私攻击,因此如何进一步加强隐私防护,保护联邦学习场景下的用户数据隐私成为一个重要问题.对近些年来联邦学习隐私攻击与防护领域取得的成果进行了系统总结.首先介绍了联邦学习的定义、特点和分类;然后分析了联邦学习场景下隐私威胁的敌手模型,并根据敌手攻击目标对隐私攻击方法进行了分类和梳理;介绍了联邦学习中的主流隐私防护技术,并比较了各技术在实际应用中的优缺点;分析并总结了6类目前联邦学习的隐私保护方案;最后指出目前联邦学习隐私保护面临的挑战,展望了未来可能的研究方向.  相似文献   

17.
位置服务隐私保护研究综述   总被引:9,自引:3,他引:6  
张学军  桂小林  伍忠东 《软件学报》2015,26(9):2373-2395
由于位置感知移动电子设备的繁荣,位置服务(LBS)几乎在所有的社会和商业领域广泛流行.虽然LBS给个人和社会带来了巨大利益,但也给用户的隐私造成了严重威胁.因为用户享受LBS的同时需要向不可信的LBS提供商泄露其位置和查询属性,而附加在这些信息上的上下文揭露了用户的兴趣爱好、生活习惯、健康状况等.如何保护用户的隐私免受恶意提供商的侵犯,对LBS生态系统的健康发展至关重要,因而引起了研究者的广泛关注.对LBS隐私保护的研究现状与进展进行综述.首先介绍LBS隐私的概念和威胁模型;然后,从系统结构、度量指标、保护技术等方面对现有的研究工作进行细致的分类归纳和阐述,重点阐述当前LBS隐私保护研究的主流技术:基于扭曲法的隐私保护技术;通过对各类技术性能和优缺点的分析比较,指出了LBS隐私保护研究存在的问题及可能的解决方法;最后,对未来研究方向进行了展望.  相似文献   

18.
随着智能手机的发展,基于位置的服务越来越受欢迎,这种服务正在引起严重的隐私问题,因为许多用户不愿看到他们的位置信息泄露给服务提供商。近年来研究人员将广义的差分隐私概念引入了位置信息保护中,提供了一个具有严格数学证明的专用隐私保护框架。直观地说,差分隐私意味着通过扰动,使给定距离内的任何两个可能的发布位置的生成概率相似,因此攻击者无法了解用户的真实位置。然而,在保证隐私的前提下,用户总是希望所访问服务的质量损失是最小的。针对上述问题给出了一种后置映射的方法来实现。后置映射机制可以在满足相同的隐私级别同时改善其平均服务质量,并结合真实数据,对机制进行了仿真分析,结果显示机制的服务质量损失低于平面拉普拉斯机制。  相似文献   

19.
移动设备收集用户的地理位置数据用以提供个性化服务,同时也会产生数据泄露的潜在风险。现有地理位置差分隐私保护机制对于不同地理位置隐私保护级别等同对待,效用优化本地差分隐私(ULDP)考虑了对数据加以不同级别的隐私保护,但仅适用于类别型数据的频率估计,在地理位置隐私保护方面没有应用。考虑ULDP机制下的地理位置保护方案,将平方机制进行改造,提出效用优化的平方机制(USM)。该机制对于敏感地理位置满足本地差分隐私,对于非敏感地理位置不作安全性要求以提高整体效用。选取2种不同的真实地理位置数据集,在隐私预算相同的条件下将USM与平方机制进行对比实验,理论分析和实验结果表明USM在效用方面有显著提升。本文同时还展望了本机制进一步优化的可能方向。  相似文献   

20.
宋健  许国艳  夭荣朋 《计算机应用》2016,36(10):2753-2757
在保护数据隐私的匿名技术中,为解决匿名安全性不足的问题,即匿名过程中因计算等价类质心遭受同质性和背景知识攻击造成的隐私泄漏,提出了一种基于差分隐私的数据匿名化隐私保护方法,构建了基于差分隐私的数据匿名化隐私保护模型;在利用微聚集MDAV算法划分相似等价类并在匿名属性过程中引入SuLQ框架设计得到ε-MDAV算法,同时选用Laplace实现机制合理控制隐私保护预算。通过对比不同隐私保护预算下可用性和安全性的变化,验证了该方法可以在保证数据高可用性的前提下有效地提升数据的安全性能。  相似文献   

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