【摘 要】
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高维数据发布共享已成为数据分析利用的重要基础,但直接发布高维数据存在隐私泄露的风险,因此在高维数据发布之前使用差分隐私保护技术进行数据隐私处理。本文针对差分隐私技术应用于高维数据隐私发布过程中,存在直接向高维数据添加噪音导致发布结果不可用、无法根据实际隐私保护需求个性化选择隐私预算分配方式、不能优化数据隐私保护强度和可用性之间的矛盾关系等问题,在已有研究的基础上提出相应的解决算法。主要内容研究如下
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高维数据发布共享已成为数据分析利用的重要基础,但直接发布高维数据存在隐私泄露的风险,因此在高维数据发布之前使用差分隐私保护技术进行数据隐私处理。本文针对差分隐私技术应用于高维数据隐私发布过程中,存在直接向高维数据添加噪音导致发布结果不可用、无法根据实际隐私保护需求个性化选择隐私预算分配方式、不能优化数据隐私保护强度和可用性之间的矛盾关系等问题,在已有研究的基础上提出相应的解决算法。主要内容研究如下:（1）研究高维数据隐私发布过程中用于维度转换的贝叶斯网络模型,提出MMPB算法,利用最大权重值和最大支撑图限制贝叶斯网络结构的随机性,提高贝叶斯网络的精确度。通过实验验证,MMPB算法与已有算法相比具有更优的发布效果和更低的时间开销。（2）研究MMPB算法中差分隐私预算浪费问题,设计可根据实际隐私需求个性化选择隐私预算分配方式的MMPB-PPBA算法。算法根据属性字段的重要性排序,个性化设置比值常数,实现可个性化选择的隐私预算分配方式。通过实验验证,MMPB-PPBA能够合理分配隐私预算,并根据隐私需求进行个性化的隐私预算分配。（3）研究MMPB算法无法均衡数据安全性和可用性的矛盾关系,提出基于Stackelberg博弈的MMPB-SG算法。通过设置差分隐私预算阈值,构建数据发布结果与最优攻击策略的动态博弈模型,并利用线性规划方法对博弈均衡目标函数求解。通过实验验证,MMPB-SG能够有效均衡数据效用与隐私之间的矛盾,在确保隐私保护下,最小化发布数据的效用损失。
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