10.11959/j.issn.1000−436x.2022106
多级本地化差分隐私算法推荐框架
本地化差分隐私(LDP)算法通常为不同用户分配相同的保护机制及参数,却忽视了不同用户终端设备资源与隐私需求的差异.为此,提出一种多级LDP算法推荐框架.该框架考虑服务商以及用户的需求,通过服务商和用户的多级管理实现多用户差异化隐私保护.将框架应用至频数统计场景形成LDP算法推荐方案,改进LDP算法以保证统计结果的可用性,设计协同机制保护用户的隐私偏好.实验结果证明了所提方案的可用性.
本地化差分隐私、资源自适应、个性化隐私预算
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TP309(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金
2022-09-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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