面向时序数据发布的隐私保护方法研究

摘要：

针对动态数据(时序数据)提出一种抽样过滤技术的差分隐私保护模型及评价机制.首先,利用固定抽样法对原始时序数据进行抽样,非抽样数据直接发布;其次,对抽样数据采取差分隐私保护机制进行加噪;然后,运用Kalman过滤技术对保护后的抽样数据进行预测修正;最后,通过互信息评价机制对不同抽样间隔下的数据进行评价.通过实验证明抽样过滤机制在安全性和实用性上达到最优的平衡性.

关键词：差分隐私、时序数据、数据发布、抽样、Kalman过滤、互信息

所属期刊栏目：36

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市社会科学基金资助项目15JGB099;北京市优秀人才培养基金资助项目2013E005007000001;国家自然科学基金资助项目61370139;教育部人文社会科学青年基金资助项目11YJC870011The Social Science Foundation of Beijing15JGB099;The Excellent Talents Program of Beijing2013E005007000001;The National Natural Science Foundation of China61370139;Humanity and Social Science Youth Foundation of Ministry of Education11YJC870011

在线出版日期：2016-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：243-249