面向数据发布的差分隐私保护技术研究

随着大数据和数据科学的迅速发展,基于数据共享的应用几乎在所有的社会领域和商业领域广泛流行。然而,数据共享带来的数据隐私的泄漏问题阻碍了数据共享服务的健康发展。数据共享主要是由一些大的数据拥有者(如 GWAS医疗研究机构、Facebook、Twitter 等)定期发布一些大的数据集供其他第三方研究机构或者个人进行数据分析使用,但是这些大的数据集里往往包含了用户的一些隐私信息。因此,如何保护用户的隐私信息免受恶意的侵犯是需要解决的问题。对全基因组关联研究(GWAS)过程中的数据发布隐私保护展开研究,并在此基础上设计和实现了一种基于差分隐私的数据采集与分析平台。