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一种增强的差分隐私数据发布算法
被引量:
3
1
作者
孙奎
张志勇
赵长伟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期160-165,共6页
为在同等隐私保护强度下提高发布数据的分类准确率,在Diff Gen算法基础上提出一种改进的差分隐私数据发布算法Gini Diff。该算法将原始数据集完全泛化,在每轮迭代中通过指数机制选择特化方案,并以构建决策树的方式将特化后的记录划归到...
为在同等隐私保护强度下提高发布数据的分类准确率,在Diff Gen算法基础上提出一种改进的差分隐私数据发布算法Gini Diff。该算法将原始数据集完全泛化,在每轮迭代中通过指数机制选择特化方案,并以构建决策树的方式将特化后的记录划归到新的等价类,使用拉普拉斯机制为等价类计数添加噪声并生成发布数据集。运用基尼系数增益衡量不同特化方案的可用性,合理分配隐私预算并动态计算其消耗,发布数据集的可用性得到有效提高。实验结果表明,该算法发布的数据在分类准确率方面优于Diff Gen,接近理想水平。
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关键词
差分隐私
数据发布
决策树
基尼系数增益
指数机制
拉普拉斯机制
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职称材料
题名
一种增强的差分隐私数据发布算法
被引量:
3
1
作者
孙奎
张志勇
赵长伟
机构
河南科技大学信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期160-165,共6页
基金
国家自然科学基金(61370220)
河南省高校科技创新团队支持计划项目(15IRTSTHN010)
+3 种基金
河南省科技攻关计划项目(142102210425)
河南省教育厅科学技术研究重点基础研究计划项目(13A520240
14A520048)
河南科技大学科研创新能力培育基金(2013ZCX022)
文摘
为在同等隐私保护强度下提高发布数据的分类准确率,在Diff Gen算法基础上提出一种改进的差分隐私数据发布算法Gini Diff。该算法将原始数据集完全泛化,在每轮迭代中通过指数机制选择特化方案,并以构建决策树的方式将特化后的记录划归到新的等价类,使用拉普拉斯机制为等价类计数添加噪声并生成发布数据集。运用基尼系数增益衡量不同特化方案的可用性,合理分配隐私预算并动态计算其消耗,发布数据集的可用性得到有效提高。实验结果表明,该算法发布的数据在分类准确率方面优于Diff Gen,接近理想水平。
关键词
差分隐私
数据发布
决策树
基尼系数增益
指数机制
拉普拉斯机制
Keywords
differential privacy
data release
decision tree
gini-index gain
exponential mechanism
Laplace mechanism
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种增强的差分隐私数据发布算法
孙奎
张志勇
赵长伟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
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