基于贝叶斯网络差分隐私发布算法的研究

发布时间：2017-12-24 18:36

  本文关键词：基于贝叶斯网络差分隐私发布算法的研究　出处：《大连海事大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 高维数据发布 隐私保护 小波转换 差分隐私

【摘要】：进入信息时代后,众多的服务提供商积累了大量的用户数据。数据共享可以避免由于雪藏数据带来的浪费,但是共享的数据往往涉及用户的隐私。因此,数据发布过程中的用户隐私保护问题逐渐受到了学术界和工业界的关注。差分隐私保护模型以其优秀的表现,被应用到众多领域。本文研究差分隐私保护模型的高维数据发布算法。针对现有发布算法不能有效地处理高维数据的问题进行了改进,我们的目的是在保证发布算法满足差分隐私保护模型的基础之上提高发布数据的准确性。基于现有工作,本文引入贝叶斯网络来模拟数据属性之间的关系,在确保满足差分隐私模型的前提下,改进数据发布的技术,当谓词在每一个属性上面是一个范围查询时,提供一个更准确的查询结果。本文提出在添加噪声之前对数据应用小波转换,并针对离散有序数据和离散无序数据两种数据类型分别给出相应的处理方式,随后将该方法扩展到多维数据。进而,为了提高构造的贝叶斯网络的质量,本文提出了一个互信息函数的替代函数。在差分隐私模型以及相同隐私预算的条件下,该方法将拥有更多的互信息总量,同时对于衡量每对属性之间的信息含量更为准确。本文在公共数据集上进行了实验设计及算法性能分析,通过与已有的差分隐私模型的对比,验证了在多维数据集发布的应用场景中,本文所提出的两个改进方式,在提高算法效率和数据的可用性方面具备优势。
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP309

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本文编号：1329524