基于集合覆蓋改進(jìn)的差分隱私發(fā)布算法研究.pdf

1、隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)發(fā)布與信息共享已成為科學(xué)研究與信息產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的重要環(huán)節(jié)。在具有隱私保護(hù)要求的數(shù)據(jù)發(fā)布場(chǎng)景中，差分隱私模型由于具備不需要攻擊假設(shè)、不限制攻擊者的背景知識(shí)、能夠量化分析隱私風(fēng)險(xiǎn)的優(yōu)點(diǎn)，而受到了廣泛的關(guān)注。
　　但是對(duì)于多維數(shù)據(jù)集發(fā)布的隱私保護(hù)研究，已有差分隱私發(fā)布算法發(fā)布的查詢中間件中，由于混入了過(guò)多的噪音，數(shù)據(jù)可用性低，且隱私保護(hù)具有盲目性。因此，本文就多維統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的差分隱私發(fā)布算法進(jìn)行研究，提出了頻繁項(xiàng)集下

2、的規(guī)則邊緣表差分隱私發(fā)布算法與基于不規(guī)則邊緣表的差分隱私發(fā)布算法，旨在保護(hù)隱私的同時(shí)，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)可用性。
　　頻繁項(xiàng)集下的規(guī)則邊緣表差分隱私發(fā)布算法，其核心思想是利用同維度邊緣表覆蓋集對(duì)多維數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)降維發(fā)布，并利用Laplace噪音進(jìn)行隨機(jī)擾動(dòng)，實(shí)現(xiàn)差分隱私保護(hù)。本文對(duì)現(xiàn)有的邊緣表差分隱私發(fā)布算法中邊緣表覆蓋集的篩選過(guò)程提出改進(jìn)，利用集合覆蓋問(wèn)題的思想，對(duì)邊緣表的查詢組合覆蓋問(wèn)題進(jìn)行建模，結(jié)合頻繁項(xiàng)挖掘算法對(duì)實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)

3、集進(jìn)行分析，建立以頻繁項(xiàng)支持度為權(quán)值的帶權(quán)邊緣表集合覆蓋模型，并通過(guò)綜合考慮覆蓋率與查詢組合的有效性，提出了基于頻繁項(xiàng)集的邊緣表覆蓋算法，得到了具有更高數(shù)據(jù)可用性的規(guī)則邊緣表覆蓋集。
　　針對(duì)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)強(qiáng)度要求較低，覆蓋率要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景，提出了基于不規(guī)則邊緣表劃分的差分隱私模型，利用分析得到的近似最優(yōu)的邊緣表覆蓋算法，找到了滿足多級(jí)查詢規(guī)則約束的邊緣表覆蓋集，在一定程度上實(shí)現(xiàn)了隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)可用性之間的平衡。
　　在實(shí)