基于加权贝叶斯网络的隐私数据发布方法

发布时间：2017-10-07 03:07

  本文关键词：基于加权贝叶斯网络的隐私数据发布方法

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【摘要】：数据发布中的隐私保护问题是目前信息安全领域的一个研究热点.如何有效地防止敏感隐私信息泄露已成为信息安全领域的重要课题.差分隐私保护技术是最新发展起来的隐私保护技术,它的最大优点是不对攻击者的背景知识做任何特定假设,该技术不但能为隐私数据发布提供强有力的安全防护,而且在实践中也得到了广泛应用.现有的差分隐私保护技术并不能全面有效地处理高维隐私数据的发布问题,虽然基于贝叶斯网络的隐私数据发布方法(PrivBayes)有效地处理了高维数据集转化为低维数据集的发布问题,但这种方法也存在一定的缺陷和不足.基于对贝叶斯网络的隐私数据发布方法的分析研究和改进优化,建立了加权贝叶斯网络隐私数据发布方法(加权PrivBayes),通过理论分析和实验评估,该方法不仅能保证原始隐私发布数据集的隐私安全性,同时又能大幅提升原始隐私发布数据集的数据精确性.
【作者单位】： 中国科学院信息工程研究所;中国科学院大学;
【关键词】： 数据隐私 贝叶斯网络 隐私保护 数据发布 差分隐私
【基金】：国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2013AA013204) 中国科学院战略性先导科技专项课题(XDA06030200)~~
【分类号】：TP309.2
【正文快照】： 当前,许多特定的数据组织机构需要将组织机构内的原始数据(例如医院医疗数据、民意调查数据等)发布出去,以供其他组织科研机构进行研究分析或进行其他目的的应用.发布出去的原始数据集中可能包含着敏感的个人隐私信息(例如疾病、收入、存款等).数据组织机构需要将隐私数据经过

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本文编号：986539