MapReduce模型下数据隐私保护机制研究

• 作者: 杨绍禹 王世卿
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: Map-Reduce 差别隐私 统计数据 并行计算 决策树生成算法
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘
• 页码范围: 153-157
• 页数: 5页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 5362字
• 语种: 中文

摘要

在对海量数据进行分析和处理的过程中,敏感信息的隐私保护显得尤为重要.针对统计类型数据分析服务的效率和安全问题,在Map-Reduce计算模型的基础上引入差别隐私保护机制.在该模型上提出一种带有隐私保护的决策树生成算法,并证明其满足ε-差别隐私.实验表明,该算法具有良好的分类精度和满意的计算效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王世卿	郑州大学信息工程学院	44	299	9.0	15.0
2	杨绍禹	郑州大学信息工程学院	4	26	3.0	4.0