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基于Skyline计算的社交网络关系数据隐私保护 被引量:7
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作者 张书旋 康海燕 闫涵 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期1394-1399,共6页
随着社交软件的流行,越来越多的人加入社交网络产生了大量有价值的信息,其中也包含了许多敏感隐私信息。不同的用户有不同的隐私需求,因此需要不同级别的隐私保护。社交网络中用户隐私泄露等级受社交网络图结构和用户自身威胁等级等诸... 随着社交软件的流行,越来越多的人加入社交网络产生了大量有价值的信息,其中也包含了许多敏感隐私信息。不同的用户有不同的隐私需求,因此需要不同级别的隐私保护。社交网络中用户隐私泄露等级受社交网络图结构和用户自身威胁等级等诸多因素的影响。针对社交网络数据的个性化隐私保护问题及用户隐私泄露等级评价问题,提出基于Skyline计算的个性化差分隐私保护策略(PDPS)用以发布社交网络关系数据。首先构建用户的属性向量;接着采用基于Skyline计算的方法评定用户的隐私泄露等级,并根据该等级对用户数据集进行分割;然后应用采样机制来实现个性化差分隐私,并对整合后的数据添加噪声;最后对处理后数据进行安全性和实用性的分析并发布数据。在真实数据集上与传统的个性化差分隐私方法(PDP)对比,验证了PDPS算法的隐私保护质量和数据的可用性都优于PDP算法。 展开更多
关键词 社交网络 隐私保护 skyline计算 个性化差分隐私 基于skyline计算的个性化差分隐私保护算法
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一种满足个性化差分隐私的多方垂直划分数据合成机制
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作者 朱友文 王珂 周玉倩 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2159-2176,共18页
当今时代,随着大数据技术的飞速发展和数据量的持续增加,大量数据不断被不同的公司或者机构收集,把来自不同公司或机构的数据聚合起来并发布,有助于更好地提供服务、支持决策。然而他们各自的数据中可能包含敏感程度不同的隐私信息,所... 当今时代,随着大数据技术的飞速发展和数据量的持续增加,大量数据不断被不同的公司或者机构收集,把来自不同公司或机构的数据聚合起来并发布,有助于更好地提供服务、支持决策。然而他们各自的数据中可能包含敏感程度不同的隐私信息,所以在聚合发布各方数据时需要满足个性化隐私保护要求。针对个性化隐私保护的多方数据聚合发布问题,该文提出满足个性化差分隐私的多方垂直划分数据合成机制(PDP-MVDS)。该机制通过生成低维边缘分布实现对高维数据的降维,用低维边缘分布更新随机初始的数据集,最终发布和各方的真实聚合数据集分布近似的合成数据集;同时通过划分隐私预算实现个性化差分隐私保护,利用安全点积协议和门限Paillier加密保证各方数据在聚合过程中的隐私性,利用分布式拉普拉斯机制有效保护了多方聚合边缘分布的隐私。该文通过严格的理论分析证明了PDP-MVDS能够确保每个参与方数据和发布数据集的安全。最后,在公开数据集上进行了实验评估,实验结果表明PDP-MVDS机制能够以低开销生成高效用的多方合成数据集。 展开更多
关键词 隐私保护 多方数据发布 安全多方计算 个性化差分隐私 垂直划分数据
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边缘智能协同计算模式下的隐私保护系统 被引量:1
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作者 李柏松 《电子测试》 2022年第20期59-62,共4页
智慧医疗背景下,隐私安全问题以及针对可控疾病的安全医疗预测与诊断至关重要。提出一种能够高效率地诊断可控疾病并对个人隐私数据和深度学习模型进行保护的基于边缘计算的安全医疗诊断系统。主要采用CNN卷积神经网络对医学图像数据进... 智慧医疗背景下,隐私安全问题以及针对可控疾病的安全医疗预测与诊断至关重要。提出一种能够高效率地诊断可控疾病并对个人隐私数据和深度学习模型进行保护的基于边缘计算的安全医疗诊断系统。主要采用CNN卷积神经网络对医学图像数据进行处理,并在联邦学习Flower框架下将模型训练在中间服务器上,数据信息保留在本地客户端,结合差分隐私梯度下降算法保护个人敏感数据,最后使用可追踪的环签名技术在每个客户端签名,以此保护深度学习模型。在Kaggle数据库中已标注处理的原始淋巴切片细胞图片数据集上进行验证,系统准确率达到91.90%。 展开更多
关键词 智慧医疗 边缘计算 隐私保护 卷积神经网络 FLOWER 差分隐私梯度下降算法 可追踪环签名技术
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