差分隐私模型的启发式隐私参数设置策略

• 作者: 刘少鹏 印鉴 林丕源 欧阳佳 肖政宏
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 隐私保护 差分隐私 隐私参数 隐私泄露
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 250-253
• 页数: 4页
• 分类号: TP309.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.06.0649

摘要

隐私参数ε能度量隐私保护程度及噪声量,但是其设置只能依赖于实验或专业人士经验,限制了差分隐私模型的使用与推广.针对这个问题,基于(ρ1,ρ2)-隐私模型提出一种启发式的隐私参数ε设置策略(limit privacy breaches in differential privacy,LPBDP),分析隐私参数ε与(ρ1,ρ2)的内在联系,实现噪声量的添加由(ρ1,ρ2)决定.LPBDP通过如下启发式原则设置隐私参数ε:如果攻击者关于目标受害者的先验概率小于阈值ρ1,攻击者得到差分隐私查询策略返回的加噪结果后,关于目标受害者的后验概率必须小于阈值ρ2.实验表明,LPB-DP能够更直观地设置隐私参数ε以满足差分隐私约束.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林丕源	华南农业大学数学与信息学院	42	267	9.0	13.0
2	印鉴	中山大学数据科学与计算机学院	117	2906	26.0	51.0
3	肖政宏	广东技术师范学院计算机科学学院	13	54	4.0	7.0
4	刘少鹏	广东技术师范学院计算机科学学院	2	1	1.0	1.0
5	欧阳佳	广东技术师范学院计算机科学学院	1	1	1.0	1.0