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公开(公告)号：CN115630964B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211652775.8
申请日：2022-12-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及数据安全、隐私计算等相关技术领域，提出了一种面向高维隐私数据的相关性数据交易框架的构造方法，包括：建立高维用户特征之间的数据相关性模型；建立初始特征聚类方案；通过设计近似最优算法解决最优特征聚类问题；在最优特征聚类的基础上设计了一种新的数据扰动机制，生成与原始数据具有相近联合分布的隐私保护的高维数据集；基于近似最优的特征聚类方案对隐私损失进行量化。本发明主要包含数据扰动机制与隐私补偿机制，平衡了数据效用和隐私保护，并实现了预算均衡、个人理性和真实性等所有理想的经济属性。
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公开(公告)号：CN117295059B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311589924.5
申请日：2023-11-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W12/02 , H04W12/63 , H04W12/122 , H04W4/35 , G06Q10/0631 , G06Q40/04
Abstract: 本发明属于数据安全、隐私计算等相关技术领域，公开了一种面向移动感知工人的个性化位置隐私数据交易框架的构建方法，包括：根据最大可接受质量损失阈值确定每个感知工人位置的模糊范围；在模糊范围内产生基于k‑匿名的扰动集来隐藏感知工人的实际位置；通过对扰动集中的工人位置执行指数机制，得到一个最终的模糊位置，以实现 个性化的差分隐私；基于最终的模糊位置对感知工人分配感知任务并对位置隐私损失进行量化，做出合理的隐私补偿。本(56)对比文件Wang, Jian, et al..Locationprotection method for mobile crowdsensing based on local differentialprivacy preference..Peer-to-PeerNetworking and Applications 12.2019,全文.Wang, Yingjie, et al. .Adifferentially k-anonymity-based locationprivacy-preserving for mobilecrowdsourcing systems..Procedia ComputerScience 129.2018,全文.Jin, Wenqiang, et al..If you do notcare about it, sell it: Trading locationprivacy in mobile crowd sensing.IEEEINFOCOM 2019-IEEE Conference on ComputerCommunications.2019,全文.叶阿勇;孟玲玉;赵子文;刁一晴;张娇美.基于预测和滑动窗口的轨迹差分隐私保护机制.通信学报.2020,(第04期),全文.
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公开(公告)号：CN117295059A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311589924.5
申请日：2023-11-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W12/02 , H04W12/63 , H04W12/122 , H04W4/35 , G06Q10/0631 , G06Q40/04
Abstract: 本发明属于数据安全、隐私计算等相关技术领域，公开了一种面向移动感知工人的个性化位置隐私数据交易框架的构建方法，包括：根据最大可接受质量损失阈值确定每个感知工人位置的模糊范围；在模糊范围内产生基于k‑匿名的扰动集来隐藏感知工人的实际位置；通过对扰动集中的工人位置执行指数机制，得到一个最终的模糊位置，以实现#imgabs0#个性化的差分隐私；基于最终的模糊位置对感知工人分配感知任务并对位置隐私损失进行量化，做出合理的隐私补偿。本发明主要包含位置扰动机制与隐私补偿机制，平衡了数据效用和隐私保护，并实现了预算均衡、个人理性和真实性等所有理想的经济特性。
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公开(公告)号：CN115630964A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211652775.8
申请日：2022-12-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及数据安全、隐私计算等相关技术领域，提出了一种面向高维隐私数据的相关性数据交易框架的构造方法，包括：建立高维用户特征之间的数据相关性模型；建立初始特征聚类方案；通过设计近似最优算法解决最优特征聚类问题；在最优特征聚类的基础上设计了一种新的数据扰动机制，生成与原始数据具有相近联合分布的隐私保护的高维数据集；基于近似最优的特征聚类方案对隐私损失进行量化。本发明主要包含数据扰动机制与隐私补偿机制，平衡了数据效用和隐私保护，并实现了预算均衡、个人理性和真实性等所有理想的经济属性。
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