基于貝葉斯網絡差分隱私發(fā)布算法的研究.pdf

1、進入信息時代后，眾多的服務提供商積累了大量的用戶數據。數據共享可以避免由于雪藏數據帶來的浪費，但是共享的數據往往涉及用戶的隱私。因此，數據發(fā)布過程中的用戶隱私保護問題逐漸受到了學術界和工業(yè)界的關注。差分隱私保護模型以其優(yōu)秀的表現，被應用到眾多領域。針對現有發(fā)布算法不能有效地處理高維數據的問題進行了改進，我們的目的是在保證發(fā)布算法滿足差分隱私保護模型的基礎之上提高發(fā)布數據的準確性。
　　本研究引入貝葉斯網絡來模擬數據屬性之間的關系，

2、在確保滿足差分隱私模型的前提下，改進數據發(fā)布的技術，當謂詞在每一個屬性上面是一個范圍查詢時，提供一個更準確的查詢結果。本文提出在添加噪聲之前對數據應用小波轉換，并針對離散有序數據和離散無序數據兩種數據類型分別給出相應的處理方式，隨后將該方法擴展到多維數據。進而，為了提高構造的貝葉斯網絡的質量，提出了一個互信息函數的替代函數。在差分隱私模型以及相同隱私預算的條件下，該方法將擁有更多的互信息總量，同時對于衡量每對屬性之間的信息含量更為準確。