不规则线段树的差分隐私位置隐私保护方法

差分隐私因具有严格推理和证明的隐私保证,常被应用于位置隐私保护场景中.用户进行位置连续查询时,会引起噪声叠加导致查询精度下降,目前基于规则树结构的差分隐私虽然能降低查询误差,但会产生大量无效零节点,数据结构过大,在查询精度上还有进一步提高的空间.本文提出了不规则线段树的差分隐私位置隐私保护方法,将不规则线段树引入差分隐私方法中,根据节点覆盖率和Laplace机制的敏感度推导出不规则线段树的估值函数,从而筛选出较优的不规则线段树结构.该方法能有效减小连续查询时噪声叠加带来的查询精度下降的问题,相对于其他提高差分隐私查询精度的方法有更小的查询误差,并能适应不同密度环境的LBS位置查询服务.

m叉平均树的差分隐私位置隐私保护方法

近年来位置感知设备和云计算服务引发了基于位置应用的广泛发展,由此引发了对位置隐私问题的高度关注.差分隐私的位置保护方法应用在连续查询环境时,噪声叠加会导致查询精度下降.针对这个问题本文在Hilbert曲线构建的k-匿名集基础上,提出了基于m叉平均树的差分隐私保护方法,该方法保证隐私保护强度的同时降低连续查询的数据噪声.利用m叉平均树结构拆分匿名集数据以增强数据效用,并通过严密推导得出具有较小误差上界的拉普拉斯隐私预算分配策略.通过实验验证,该方法在较大的范围内有较小的误差,算法运行效率高于同类提高查询精度的差分隐私算法.

巫溪县国有林场改革成功的经验及建议

目前,全国范围内正积极开展国有林场和国有林区改革。巫溪县依据政策、结合实际,认清现状、认真研判、积极探索,制定了适宜巫溪县国有林场发展的改革之路,为深入推进国有林场改革提供参考。