基于一致性約束的非交互式差分隱私匿名算法研究.pdf

1、高速發(fā)展的數據應用技術讓數據的潛在價值得到了充分的利用，但是新的數據挖掘模式和攻擊手段的出現(xiàn)使得傳統(tǒng)的隱私保護方式變得不那么安全可靠了。一方面，數據擁有者在發(fā)布數據時需要對隱私信息進行保護處理；另一方面，發(fā)布后的數據會面對各類數據挖掘應用和隱私攻擊的威脅。此時，如何設計具有強力隱私保障的算法成了難點問題。
　　針對上述情況，差分隱私技術從根本上解決了這個問題。它不關心具體的應用背景，即使在最壞的情況下攻擊者已經掌握了除了某條記錄之

2、外的所有記錄信息，也無法推斷出該條記錄的隱私信息情況。但它基于失真技術的加噪操作會影響數據的可用性，降低后續(xù)應用的分類準確度，這就對差分隱私算法的設計提出了新的要求。
　　本文針對差分隱私技術在分類應用中的范圍計數查詢需求，就查詢維度引起的噪音疊加問題，在經典算法的基礎上從一致性約束出發(fā)，基于最小二乘法目標式設計并實現(xiàn)非交互式差分隱私匿名算法DiffCon，使得在保障數據隱私的前提下，有效提升發(fā)布數據的可用性。
　　本文的主

3、要工作包括：1）背景介紹。就隱私保護、匿名算法和數據挖掘分類應用間的問題和聯(lián)系，介紹課題背景和研究現(xiàn)狀。2）明確問題。在傳統(tǒng)的基于頻率矩陣模型的差分隱私算法中，獨立的加噪方式和粗糙的查詢應答模式導致了噪音的線性等額疊加問題，降低了發(fā)布數據在較高查詢維度請求中的可用性。3）描述解決方案。由經典算法基礎和一致性約束優(yōu)化方案出發(fā)，設計新的應答查詢模式并重定義全局敏感性，立足于最小二乘法的理論目標式，設計并實現(xiàn)DiffCon算法。4）實驗測試。