差分隐私保护约束下集成分类算法的研究

摘要：

机器学习中的隐私保护问题是目前信息安全领域的研究热点之一.针对隐私保护下的分类问题,该文提出一种基于差分隐私保护的AdaBoost集成分类算法:CART-DPsAdaBoost(CART-Differential Privacy structure of AdaBoost).算法在Boosting过程中结合Bagging的基本思想以增加采样本的多样性,在基于随机子空间算法的特征扰动中利用指数机制选择连续特征分裂点,利用Gini指数选择最佳离散特征,构造CART提升树作为集成学习的基分类器,并根据Laplace机制添加噪声.在整个算法过程中合理分配隐私预算以满足差分隐私保护需求.在实验中分析不同树深度下隐私水平对集成分类模型的影响并得出最优树深值和隐私预算域.相比同类算法,该方法无需对数据进行离散化预处理,用Adult、Census Income两个数据集实验结果表明,模型在兼顾隐私性和可用性的同时具有较好的分类准确率.此外,样本扰动和特征扰动两类随机性方案的引入能有效处理大规模、高维度数据分类问题.

关键词：隐私保护;差分隐私;机器学习;AdaBoost;CART分类树

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分类号：TP309.2(计算技术、计算机技术)

资助基金：本课题得到国家自然科学基金项目;甘肃省高等学校创新能力提升项目;的资助

在线出版日期：2021-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：106-118