支持隱私保護的極限學(xué)習(xí)機研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，人們在要求獲得信息服務(wù)的同時，對隱私信息的保護也越來越重視。特別是在針對數(shù)據(jù)庫中大規(guī)模數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析與分類的過程中，保護個人的隱私的同時發(fā)布數(shù)據(jù)庫整體的統(tǒng)計量信息具有重要的現(xiàn)實意義，也是一項重大的技術(shù)挑戰(zhàn)。
　　差分隱私是目前統(tǒng)計查詢處理領(lǐng)域最有前景的隱私保護技術(shù)之一。它通過向每個查詢中注入噪聲，防止攻擊者推斷出數(shù)據(jù)庫中任何個體的數(shù)據(jù)紀(jì)錄是否在該數(shù)據(jù)庫中。極限學(xué)習(xí)機是一個主要用于分類、回歸問題的機器學(xué)習(xí)算法

2、，它獲得了比支持向量機這一目前使用最為廣泛的分類技術(shù)更好的泛化性能和更快的學(xué)習(xí)速度。因此，本文重點研究支持隱私保護的極限學(xué)習(xí)機技術(shù)，以兼顧統(tǒng)計信息的發(fā)布與個體信息的隱私保護。
　　本文綜述了用于構(gòu)建支持隱私保護分類器的隱私保護技術(shù)和分類器技術(shù)，并研究了支持隱私保護的極限學(xué)習(xí)機的構(gòu)建。為了解決分類器存在的隱私泄露問題，本文首先給出了一個背景知識很強的隱私攻擊模型，并給出了衡量分類器的隱私保護能力的度量用于對支持不同隱私保護技術(shù)的分類

3、器進行比較。然后分析得到極限學(xué)習(xí)機具有類似支持向量機的等價經(jīng)驗風(fēng)險最小化形式，利用支持差分隱私的經(jīng)驗風(fēng)險最小化的隱私保護能力的證明，給出支持差分隱私的極限學(xué)習(xí)機的隱私保護能力的證明。為了保留極限學(xué)習(xí)機極快的學(xué)習(xí)速度、寬松的約束條件、良好的泛化性能，本文建立了兩種支持差分隱私極限學(xué)習(xí)機，即支持基于輸出擾動差分隱私的極限學(xué)習(xí)機和支持基于目標(biāo)擾動差分隱私的極限學(xué)習(xí)機。
　　最后，本文在真實數(shù)據(jù)集上進行了廣泛的實驗。驗證了線性系統(tǒng)求解極限