DiffPRFs：一种面向随机森林的差分隐私保护算法

• 作者: 丁丽萍 卢国庆 宋宇宁 穆海蓉
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 差分隐私 隐私保护 随机森林 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 学术通信
• 页码范围: 175-182
• 页数: 8页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 8108字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2016169

摘要

提出一种基于随机森林的差分隐私保护算法DiffPRFs，在每一棵决策树的构建过程中采用指数机制选择分裂点和分裂属性，并根据拉普拉斯机制添加噪声。在整个算法过程中满足差分隐私保护需求，相对于已有算法，该方法无需对数据进行离散化预处理，消除了多维度大数据离散化预处理对于分类系统性能的消耗，便捷地实现分类并保持了较高的分类准确度。实验结果验证了本算法的有效性以及相较于其他分类算法的优势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁丽萍	中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心	32	379	10.0	19.0
2	卢国庆	中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心	4	60	3.0	4.0
3	宋宇宁	中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心	2	14	1.0	2.0
4	穆海蓉	中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心	1	14	1.0	1.0