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公开(公告)号：CN111931235A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010833753.6
申请日：2020-08-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明涉及一种误差约束条件下的差分隐私保护方法及系统，属于数据挖掘领域。首先根据待保护数据的维度和误差约束条件计算截断拉普拉斯噪声的概率密度函数，生成对应维度的噪声对待保护数据进行扰动，然后利用粒子滤波技术对扰动后的结果进行优化，从而提高发布结果的数据可用性。解决了误差约束条件下，差分隐私保护数据效用降低的问题。本发明在传统差分隐私保护理论的基础上，对噪声进行误差约束限制，能够产生符合给定噪声误差的一维和二维扰动数据，同时满足差分隐私的保护需求，并且利用粒子滤波技术对扰动结果进行优化，进一步提高了数据的可用性。
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公开(公告)号：CN111950028B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010858883.5
申请日：2020-08-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种轨迹时间模式的差分隐私保护方法及系统，属于数据挖掘领域。首先基于匿名化的思想，使用k‑匿名对轨迹时间数据进行粗粒度扰动，将原来单一时间段的数据匿名隐藏到一整天内；然后利用拉普拉斯机制对轨迹的时间戳进行细粒度的扰动；最后基于截断拉普拉斯机制将噪声扰动误差限制在一个固定的范围，从而提高发布数据的精度。解决了由于轨迹时间模式的周期性所导致的个体隐私泄露问题。
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公开(公告)号：CN111931235B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010833753.6
申请日：2020-08-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明涉及一种误差约束条件下的差分隐私保护方法及系统，属于数据挖掘领域。首先根据待保护数据的维度和误差约束条件计算截断拉普拉斯噪声的概率密度函数，生成对应维度的噪声对待保护数据进行扰动，然后利用粒子滤波技术对扰动后的结果进行优化，从而提高发布结果的数据可用性。解决了误差约束条件下，差分隐私保护数据效用降低的问题。本发明在传统差分隐私保护理论的基础上，对噪声进行误差约束限制，能够产生符合给定噪声误差的一维和二维扰动数据，同时满足差分隐私的保护需求，并且利用粒子滤波技术对扰动结果进行优化，进一步提高了数据的可用性。
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公开(公告)号：CN111950028A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010858883.5
申请日：2020-08-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种轨迹时间模式的差分隐私保护方法及系统，属于数据挖掘领域。首先基于匿名化的思想，使用k-匿名对轨迹时间数据进行粗粒度扰动，将原来单一时间段的数据匿名隐藏到一整天内；然后利用拉普拉斯机制对轨迹的时间戳进行细粒度的扰动；最后基于截断拉普拉斯机制将噪声扰动误差限制在一个固定的范围，从而提高发布数据的精度。解决了由于轨迹时间模式的周期性所导致的个体隐私泄露问题。
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