基于差分隐私的决策树发布技术研究

• 作者: 于守健 陈杨
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 泛化 差分隐私 决策树 数据发布 隐私保护
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 59-64
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 6171字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.03.013

摘要

近年来,大数据所带来的隐私泄露问题日趋严重,如何在保护数据隐私的同时保留足够的信息进行数据分析是研究者面临的重要挑战.针对数据分析过程中可能产生的隐私泄露问题,提出一种基于差分隐私的决策树发布法,该算法是基于非交互模型,利用指数机制保证细分属性的选择满足差分隐私保护,根据数据集的特点自适应分配隐私预算,相比已有的算法隐私预算分配更合理,决策树的分类准确性更高.实验结果验证了本算法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于守健	东华大学计算机科学与技术学院	19	225	9.0	14.0
2	陈杨	东华大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0