大数据环境下差分隐私保护技术及应用

• 作者: 付钰 俞艺涵 吴晓平
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 差分隐私 隐私保护 大数据 数据发布 云计算 位置服务 社交网络
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 157-168
• 页数: 12页
• 分类号: TP393
• 字数: 14505字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2019209

摘要

大数据中的隐私保护问题是当前网络空间安全领域的一个研究热点,差分隐私保护作为严格且可证明的隐私保护定义,研究其在大数据环境下的应用现状能够为其后续的系统性应用等提供参考与指导.在系统分析差分隐私保护的相关概念与技术特性的基础上,通过对差分隐私保护技术在数据发布与分析、云计算与大数据计算、位置与轨迹服务及社交网络中的应用等进行综述,阐述了当前具有代表性的研究成果并分析了其存在的问题.研究表明,现有成果从差分隐私保护机理、噪声添加机制与位置、数据处理方式等方面对差分隐私保护应用进行了卓有成效的创新与探究,且相关成果在不同场景下实现了交叉应用.最后提出了差分隐私保护在大数据环境下进一步系统性应用还需要注意的四大问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴晓平	海军工程大学信息安全系	210	1963	22.0	33.0
2	付钰	海军工程大学信息安全系	51	583	12.0	22.0
3	俞艺涵	海军工程大学信息安全系	10	27	3.0	4.0