非交互式數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護(hù)機(jī)制研究.pdf

1、隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，越來越多的數(shù)據(jù)正在被一些統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)收集和發(fā)布。如何在發(fā)布數(shù)據(jù)時(shí)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，同時(shí)保障數(shù)據(jù)的可用性是隱私保護(hù)領(lǐng)域一直面臨的重要挑戰(zhàn)之一。ε-差分隱私是一種強(qiáng)大的隱私保護(hù)模型，它提出了目前為止最為嚴(yán)格的攻擊者背景知識(shí)假設(shè)。但是，這個(gè)模型在隱私安全的定義上存在缺陷，同時(shí)，其參數(shù)ε的設(shè)置也令人無法準(zhǔn)確地把握。針對(duì)ε-差分隱私定義上的缺陷，研究人員提出了ρ-差分可辨性隱私保護(hù)模型。該模型假設(shè)了與ε-差分隱私一樣嚴(yán)格的攻擊者背景

2、知識(shí)模型，但提出了更為合理的隱私安全定義。然而，基于ρ-差分可辨性的算法，目前只有在交互式框架下的解決方案。如果直接將適用于交互式框架的算法應(yīng)用于非交互式框架，將很大程度上折損數(shù)據(jù)的可用性。
　　因此，論文提出了一種新的隱私保護(hù)算法——Margin-Jump，它可以為列聯(lián)表（一種典型的非交互式數(shù)據(jù)發(fā)布模型）的發(fā)布提供滿足ρ-差分可辨性的隱私保護(hù)。該算法的基本思想是隨機(jī)替換記錄的敏感屬性值，其重點(diǎn)研究工作包括如何挑選需要替換的記錄，