多维分解加噪算法在智能电网隐私保护中的优化

• 作者: 刘云 陈倩
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 实时监测系统 拉普拉斯噪声 多维分解 差分隐私 MDLN算法
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 页码范围: 86-93
• 页数: 8页
• 分类号: TN918
• 语种: 中文
• DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2018.09.010

摘要

在智能电网的数据采集监测中,针对用户隐私泄露安全隐患问题,采取加噪为主的方式来实现隐私保护.提出一种基于多维分解的拉普拉斯噪声算法(MDLN,multidimensional laplacian noise algorithm),该算法将原始测量值分解成多维数据,并根据各维度的隐私敏感度,自适应决定需添加的拉普拉斯噪声幅度,通过有效的噪声扰动方式实现差分隐私.通过与SLN(simple laplacion noise algorithm)算法ULN(uniform laplacian noise algorithm)算法相比较,仿真表明,MDLN算法的隐私保护强度较高,且效能更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘云	昆明理工大学信息工程与自动化学院	73	209	7.0	10.0
2	陈倩	昆明理工大学信息工程与自动化学院	21	42	3.0	6.0