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公开(公告)号：CN109299615B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201810705888.7
申请日：2018-06-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向社交网络数据的差分隐私处理发布方法。该方法是在针对社交网络图的邻接矩阵处理时运用快速社区检测差分加噪的方式，对社交网进行结构标签识别，生成使社区节点聚集的节点标签；同时对生成的上三角邻接矩阵使用数据独立的自适应方法和二分树结构来确定矩阵密集区域；最后使用矩阵处理方式重建带噪邻接矩阵并进行网络图发布。本发明引入社区分组的概念，在保护社交网络数据隐私的同时也能确保较好的数据功用性，使用上三角矩阵分区域密度重建的方式可有效提高数据处理效率，针对不同密度设计最优的加噪边分配方式也确保了方案的隐私保护程度。
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公开(公告)号：CN106991335A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710089750.4
申请日：2017-02-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于差分隐私保护的数据发布方法，首先对待发布的数据进行预处理，得到可用数据集D和所有1‑项集及其支持度计数集合；根据用户定义的隐私预算ρ确定噪声参数ε1，向集合中添加拉普拉斯噪声，并进行初步的约束性处理；根据添加的噪声对数据集D进行处理，最终得到数据集D′；将数据集D′中的1‑项集进行组合，得到所有m‑项集(m＝1,2,…,n)及其支持度计数集合S；使用步骤2中的方式对S集合中的支持度计数集合添加拉普拉斯噪声，得到S′；最后根据用户需求对S′进行一致性约束处理，以达到数据的可用性，得到满足差分隐私的匿名数据集，并最终发布。本发明可以最大限度地保护数据不被泄露，同时维持数据的准确性及平稳性。
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公开(公告)号：CN109299615A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201810705888.7
申请日：2018-06-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向社交网络数据的差分隐私处理发布方法。该方法是在针对社交网络图的邻接矩阵处理时运用快速社区检测差分加噪的方式，对社交网进行结构标签识别，生成使社区节点聚集的节点标签；同时对生成的上三角邻接矩阵使用数据独立的自适应方法和二分树结构来确定矩阵密集区域；最后使用矩阵处理方式重建带噪邻接矩阵并进行网络图发布。本发明引入社区分组的概念，在保护社交网络数据隐私的同时也能确保较好的数据功用性，使用上三角矩阵分区域密度重建的方式可有效提高数据处理效率，针对不同密度设计最优的加噪边分配方式也确保了方案的隐私保护程度。
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