面向高维数据发布的个性化差分隐私算法

摘要：

在高维数据隐私发布过程中,差分隐私预算大小直接影响噪音的添加.针对不能合理地为多个相对独立的低维属性集合合理分配隐私预算,进而影响合成发布数据集的安全性和可用性,提出一种个性化隐私预算分配算法(PPBA).引入最大支撑树和属性节点权重值降低差分隐私指数机制挑选属性关系对的候选空间,提高贝叶斯网络精确度,提出使用贝叶斯网络中节点动态权重值衡量低维属性集合的敏感性排序.根据发布数据集安全性和可用性的个性化需求,个性化设置差分隐私预算分配比值常数值,实现对按敏感性排序的低维属性集合个性化分配拉普拉斯噪音.理论分析和实验结果表明,PPBA算法相比较于同类算法能够满足高维数据发布安全性和可用性的个性化需求,同时具有更低的时间复杂度.

关键词：贝叶斯网络、差分隐私、最大支撑树、动态权重值、个性化比例分配

所属期刊栏目：30

资助基金：国家自然科学基金;贵州省科技计划

在线出版日期：2021-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：131-138