差分隐私保护BIRCH算法

• 作者: 张瑶 李泽堃 李蜀瑜
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: BIRCH算法 差分隐私 异方差加噪 查询精度
• 年，卷（期）: 2017,（z1）
• 页码范围: 140-144
• 页数: 5页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 4578字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2017.S1.027

摘要

针对现有的层次聚类算法可能存在的隐私数据泄露问题,提出一个面向大规模数据集,且有效保护用户隐私的差分隐私BIRCH算法DP-BIRCH.DP-BIRCH算法依据差分隐私模型并借鉴概率分配思想,基于误差最小原则来调整隐私预算,采用异方差加噪方式,对待发布的CF树加入Laplace噪音.为进一步提高算法的查询精度及可用性,在DP-BIRCH算法的基础上,提出FP-BIRCH算法,同时采用线性回归及迭代运算等方法,解决了DP-BIRCH算法中存在的不一致约束性问题.实验采用两组真实数据集,在不同的隐私预算下,对DP-BIRCH算法和FP-BIRCH算法发布的DP-CF树与FP-CF树进行查询误差比较.实验结果表明,相比DP-BIRCH算法,所提出的FP-BIRCH算法有效可行,且查询精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李蜀瑜	陕西师范大学计算机科学学院	57	229	7.0	11.0
2	张瑶	陕西师范大学计算机科学学院	12	24	4.0	4.0
3	李泽堃	陕西师范大学计算机科学学院	3	6	1.0	2.0