一种D-ProPer保护框架下的差分隐私数据发布方法

• 作者: 张琳 王汝传 邵荣敏
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 差分隐私 数据发布 ProPer GS方法
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制
• 页码范围: 96-104
• 页数: 9页
• 分类号: TP393
• 字数: 8209字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2016.05.015

摘要

差分隐私保护框架是实现差分隐私的基础环境.文中研究了满足PDP保护的ProPer框架并对其改进应用到分布式环境中,提出了D-ProPer差分隐私保护框架.在此框架下,针对GS分组划分方法在划分存在离群点的数据集时会造成巨大误差的问题,提出了满足ε差分隐私的S-GS数据发布方法.该方法是在原有GS划分方法的基础上引进差值集这一概念用于对数据集中存在的离群点进行判定,并对其进行针对性的划分,并进行了两组S-GS方法与GS方法的对比实验.实验结果表明,在拥有大量离群点的数据集中S-GS方法比GS方法有更强的算法鲁棒性以及更好的数据可用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王汝传	南京邮电大学计算机学院	671	6841	35.0	53.0
5	张琳	南京邮电大学计算机学院	44	414	10.0	19.0
9	邵荣敏	南京邮电大学计算机学院	1	2	1.0	1.0