面向数据流的差分隐私直方图发布

发布时间：2017-07-30 11:00

  本文关键词：面向数据流的差分隐私直方图发布

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【摘要】：针对现有数据流相关的差分隐私发布技术主要应用于二进制数据流,不能高效地处理一般性数据流发布中隐私的问题,提出一种高效、面向分布不均匀的数值型数据流的差分隐私直方图发布算法——DDPA。该算法基于滑动窗口模型,利用相邻2个时间戳的数据集分布的相似性,动态合理分配隐私预算,使得每一个窗口的总预算不超过隐私预算ε,并利用分组与合并策略,快速计算出局部最优直方图。通过对该算法发布数据的可用性与同类算法进行比较分析,实验结果表明,该算法是有效可行的。
【作者单位】： 东华大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 差分隐私 数据流 直方图发布
【分类号】：TP309
【正文快照】： 0引言由于信息化技术的快速发展,数据流在很多应用程序中比较常见,比如医院实时发布患有某种疾病的病人数量信息,帮助人们及时发现突发的流感病情;微博持续发布当前关注某一主题的用户数量信息,这可能促使相关单位有针对性地列出热点主题。通常这些数据高速持续到达,并且是没

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本文编号：593837