DiffPRFs:一种面向随机森林的差分隐私保护算法

发布时间：2018-04-28 13:24

  本文选题：差分隐私 + 隐私保护　； 参考：《通信学报》2016年09期

【摘要】：提出一种基于随机森林的差分隐私保护算法DiffPRFs,在每一棵决策树的构建过程中采用指数机制选择分裂点和分裂属性,并根据拉普拉斯机制添加噪声。在整个算法过程中满足差分隐私保护需求,相对于已有算法,该方法无需对数据进行离散化预处理,消除了多维度大数据离散化预处理对于分类系统性能的消耗,便捷地实现分类并保持了较高的分类准确度。实验结果验证了本算法的有效性以及相较于其他分类算法的优势。
[Abstract]:A differential privacy protection algorithm based on random forest, DiffPRFs, is proposed. In the process of constructing each decision tree, the exponential mechanism is used to select the split points and split attributes, and the noise is added according to the Laplace mechanism. In the whole process of the algorithm to meet the needs of differential privacy protection, compared with the existing algorithms, the method does not need to discretize the data pretreatment, eliminating the multi-dimensional big data discretization pretreatment on the performance of the classification system consumption. It is convenient to realize classification and maintain high classification accuracy. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm and its advantages over other classification algorithms.
【作者单位】： 中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心;
【基金】：国家高技术研究发展计划(“863”计划)基金资助项目(No.2015AA016003)~~
【分类号】：TP309

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本文编号：1815453