本地化差分隐私与中心化差分隐私结合的数据脱敏方法.pdf
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本地化差分隐私与中心化差分隐私结合的数据脱敏方法.pdf
本发明提出一种本地化差分隐私与中心化差分隐私结合的数据脱敏方法,其步骤为:(1)对数据的数据项属性,划分为高敏感属性、中敏感属性、低敏感属性。(2)对高敏感属性数据项,采用本地化差分隐私算法进行数据脱敏。(3)对中敏感属性数据项,采用中心化差分隐私算法进行数据脱敏。本发明将本地化差分隐私和中心化隐私结合,有利于取得数据脱敏方法的通用性和可用性的平衡。
一种基于本地化差分隐私的图像数据隐私保护方法.pdf
为了解决神经网络遭受攻击泄露数据以及服务器非法利用用户数据的问题,提出了一种基于本地化差分隐私的图像数据隐私保护方法。本发明首先对数据进行归一化操作,根据不同的需求场景选择不同的扰动顺序,然后利用随机响应机制和Laplace机制结合的方式对数据进行扰动,以概率p在伯努利分布中选取随机变量,根据变量值进行数据的保留或者扰动,对于需要扰动的数据,向其中添加符合Laplace分布的随机噪声。通过对扰动机制中隐私预算参数ε和抽样概率p的设置可以实现不同的隐私保护程度和数据可用性效果。最后上传到服务器进行后续的神经
基于本地化差分隐私的键值数据关联分析.pptx
汇报人:/目录0102定义和原理与传统差分隐私的比较应用场景和优势03键值数据定义关联规则挖掘方法常见算法和应用04方法概述数据预处理和隐私保护机制算法设计和实现性能评估和优化05数据集和实验环境实验过程和结果展示结果分析和讨论与其他方法的比较06安全性和隐私保护分析可扩展性分析和优化实际应用中的挑战和解决方案07工作总结和贡献未来工作展望和研究方向汇报人:
时空轨迹数据集本地化差分隐私方法研究.docx
时空轨迹数据集本地化差分隐私方法研究时空轨迹数据集本地化差分隐私方法研究摘要:时空轨迹数据是一种重要的隐私敏感数据,其中包含了个人的移动信息和行为模式。由于隐私保护的需求,研究者们提出了差分隐私方法来保护轨迹数据的隐私。本文就时空轨迹数据集本地化差分隐私方法进行了深入研究,并提出了一种新的差分隐私方法来保护时空轨迹数据的隐私。引言:随着移动设备的普及和定位技术的发展,时空轨迹数据集越来越丰富。这些数据集可以用于许多应用,如出行推荐、交通规划和城市管理等。然而,时空轨迹数据集中包含了个人的移动信息和行为模式
基于中心化和本地化差分隐私的图像隐私保护技术研究的开题报告.docx
基于中心化和本地化差分隐私的图像隐私保护技术研究的开题报告一、选题背景及意义随着互联网的普及和移动设备的广泛应用,人们在日常生活中产生的数据量越来越大,其中包括图片数据。图片是一种丰富多彩的数据形式,通常包含大量的个人信息和敏感信息。例如,身份证照片、人脸识别数据、医学图像等,这些图像数据的泄露可能会导致严重的隐私泄露问题,给个人和社会带来负面的影响。差分隐私是目前研究最为广泛的隐私保护技术之一,其基本思想是在保护数据隐私的同时,最大程度地保持数据的可用性和实用性。中心化差分隐私和本地化差分隐私是差分隐私