面向关联属性的差分隐私信息熵度量方法

• 作者: 吴宁博 彭长根 牟其林
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 差分隐私 信息熵 隐私度量 关联属性
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2337-2343
• 页数: 7页
• 分类号: TP309
• 字数: 7559字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.11.015

摘要

针对差分隐私非交互式多属性关联的合成数据集发布问题,基于信息熵、汉明失真提出了发布数据集隐私度、数据效用、隐私泄露风险的量化方法.首先,利用互信息量分析属性相关度,并以关联依赖图模型表达属性关联.其次,基于图中关键隐私泄露路径构建马尔可夫隐私泄露链,并结合信息熵提出一种关联属性隐私度量模型及方法,可以有效的度量由关联属性引起的隐私泄露量.最后,通过具体实例验证了模型与方法的有效性,并对比分析了该方法的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭长根	贵州大学计算机科学与技术学院	96	449	11.0	16.0
3	牟其林		2	2	1.0	1.0
4	吴宁博	贵州大学计算机科学与技术学院	2	0	0.0	0.0