基于聚类匿名化的差分隐私保护数据发布方法

发布时间：2018-08-24 14:47

【摘要】：基于匿名化技术的理论基础,采用DBSCAN聚类算法对数据记录进行聚类,实现将个体记录匿名化隐藏于一组记录中。为提高隐私保护程度,对匿名化划分的数据添加拉普拉斯噪声,扰动个体数据真实值,以实现差分隐私保护模型的要求。通过聚类,分化查询函数敏感性,提高数据可用性。对算法隐私性进行证明,并实验说明发布数据的可用性。
[Abstract]:Based on the theoretical basis of anonymous technology, DBSCAN clustering algorithm is used to cluster data records, and the anonymous individual records are hidden in a set of records. In order to improve the privacy protection, Laplace noise is added to the anonymous partitioned data, and the real value of individual data is disturbed to meet the requirements of differential privacy protection model. By clustering, the sensitivity of query function is differentiated and the availability of data is improved. The privacy of the algorithm is proved, and the availability of published data is illustrated by experiments.
【作者单位】： 南京理工大学计算机科学与工程学院;
【基金】：中央高校基本科研业务专项基金资助项目(No.3091605104) 国家自然科学基金资助项目(No.61272419) 江苏省未来网络前瞻性研究基金资助项目(No.BY2013095-3-02) 江苏省产学研前瞻性基金资助项目(No.BY2014089,No.BY2013039,No.BY2013037) 江苏省普通高校研究生创新计划基金资助项目(No.KYLX15_0384)~~
【分类号】：TP309

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本文编号：2201151