【摘 要】
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在高维数据隐私发布过程中,差分隐私预算大小直接影响噪音的添加.针对不能合理地为多个相对独立的低维属性集合合理分配隐私预算,进而影响合成发布数据集的安全性和可用性,提
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院,贵州大学贵州省公共大数重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(62062020,62002081,U1836205),贵州省科技计划(黔科合重大专项字[2018]3001)
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在高维数据隐私发布过程中,差分隐私预算大小直接影响噪音的添加.针对不能合理地为多个相对独立的低维属性集合合理分配隐私预算,进而影响合成发布数据集的安全性和可用性,提出一种个性化隐私预算分配算法(PPBA).引入最大支撑树和属性节点权重值降低差分隐私指数机制挑选属性关系对的候选空间,提高贝叶斯网络精确度,提出使用贝叶斯网络中节点动态权重值衡量低维属性集合的敏感性排序.根据发布数据集安全性和可用性的个性化需求,个性化设置差分隐私预算分配比值常数值,实现对按敏感性排序的低维属性集合个性化分配拉普拉斯噪音.理论分
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