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高维数据的本地差分隐私保护研究的开题报告
一、选题依据
随着互联网技术的快速发展，大数据时代催生了海量的高维数据，其中包括个人敏感信息与重要商业数据等。高维数据的处理和分析技术在各个领域均起到了巨大作用，但是我们也面临了一个隐私保护的问题。加密等传统的数据保护方式在仍然存在着一系列的隐私泄露风险，因此研究高维数据的本地差分隐私保护技术显得十分必要。而高维数据的本地差分隐私保护技术是数据私密性保护的一种高效且广泛应用的技术手段。因此，本论文从高维数据的本地差分隐私保护展开研究，期望能够探究出一个更为高效、安全的高维数据本地差分隐私保护方法，从而为实践中的隐私保护提供一种可行的技术方案。
二、研究内容
本文主要研究高维数据本地差分隐私保护技术及其关键算法。在高维数据差分隐私保护的基础上，本文将探讨在本地差分隐私保护的框架下，如何进行数据的合成与发布，并探索不同数据处理方法（比如采样技巧和维度约减技术）共同作用下的隐私保护效果。这些技术手段将会有助于提高差分隐私方法的隐私保护水平，降低隐私泄露风险。
三、研究目标
（1）了解差分隐私保护技术及其主要思路；
（2）研究差分隐私在高维数据中的应用，了解其保护效果与局限性；
（3）进一步研究差分隐私的改进，包括改进算法，采样与维度约减方法等，提高隐私保护的效能；
（4）通过大量的实验和测试，评估差分隐私保护方法的隐私保护强度与处理效率。
四、研究方法
（1）收集、整理相关论文，系统掌握高维数据本地差分隐私保护技术和相关算法；
（2）对差分隐私的基础思想进行学习，了解现有的高维数据差分隐私保护的方法；
（3）分析并归纳出现有方法的优缺点，提出改进方法；
（4）设计实验样本与测试方案，对本地差分隐私保护方法的隐私保护强度及处理效率进行评估。
五、论文创新点
本文以高维数据的本地差分隐私保护技术为研究对象，旨在改进现有保护方法的隐私保护强度。对比以往的研究，本文有以下三个创新点：
（1）本文采用数据合成及发布技术，结合采样的技巧，适用于实际数据场景下的高维数据差分隐私保护需求；
（2）本文采用多个维度约减技术，把高维数据转换为低维数据的方式来降低噪音扰动的影响，从而提高隐私保护效果；
（3）通过对比实验，发现本文提出的改进方法的保护性能明显优于现有的高维数据差分隐私保护算法。
六、进度计划
时间工作内容
1月-2月文献调研、学习差分隐私保护技术
3月-4月探究多个维度约减技术的差分隐私保护效果
5月-6月研究高维数据合成与发布技术
7月-8月进一步完善实验设计，开展相关实验
9月-10月数据分析与结果整理
11月-12月论文撰写及修改
七、预期成果
本文预期将会研究出一套更为高效、安全的高维数据本地差分隐私保护方法，可以有效地应用于实际场景下的数据保护。同时，也在现有的差分隐私算法方面进行改进，提高其保护性能和保护效率。实验结果将会验证所提出的改进方法的有效性，为高等学府相关教师及感兴趣者提供一些参考价值，为未来实践中的数据隐私保护提供一种可行的技术方案。