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效用优化本地差分隐私模型能够在保证隐私的前提下提高估计结果准确度.但现有的效用优化本地差分隐私协议存在着数据效用低或通信代价大的问题.本文针对现有效用优化本地差分隐私协议难以兼顾低通信代价和高数据效用的不足,基于OLH (optimized local hashing)协议提出了符合效用优化本地差分隐私模型的uOLH (utility-optimized OLH)协议.该协议在原始数据定义域很大时,同时具有低通信代价和高数据效用的特点,兼顾u RR (utility-optimized randomized response)和uRAP (utilityoptimized randomized aggregatable privacy-preserving ordinal response)二者优势.本文进一步考虑了用户的个性化隐私保护需求,构造了优化加权组合机制DWC (data weighted combination),在此基础上提出了个性化效用优化本地差分隐私协议uOLH-DWC.允许用户自由选择隐私级别,并能够提升估计结果的准确度,可输出多个隐私级别下的频率估计结果.在真实和... 相似文献
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