差分隐私二维数据流统计发布

• 作者: 吴英杰 孙岚 林富鹏 王一蕾
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据流 差分隐私 统计发布 滑动窗口 隐私保护
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 88-92
• 页数: 5页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 6569字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.01.0088

摘要

目前关于差分隐私数据流统计发布的研究仅考虑一维数据流,其方法无法直接用于解决二维数据流统计发布中可能存在的隐私泄露问题.针对此问题,首先提出面向固定长度二维数据流的差分隐私统计发布算法——PTDSS算法.该算法通过单次线性扫描数据流,以较低空间消耗计算出满足一定条件的二维数据流元组的统计频度,并经过敏感度分析添加适量的噪声使其满足差分隐私要求;接着在PTDSS算法的基础上,利用滑动窗口机制,设计出面向任意长度二维数据流的差分隐私连续统计发布算法——PTDSS-SW.理论分析与实验结果表明,所提算法可安全地实现二维数据流统计发布的隐私保护,同时统计发布结果的相对误差在10％ ～95％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴英杰	福州大学数学与计算机科学学院	66	453	11.0	19.0
2	王一蕾	福州大学数学与计算机科学学院	31	155	7.0	11.0
3	孙岚	福州大学数学与计算机科学学院	19	101	6.0	9.0
4	林富鹏	福州大学数学与计算机科学学院	1	12	1.0	1.0