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基于置信度分析的差分隱私保護參數(shù)配置方法研究
關(guān)鍵詞：差分隱私 置信度分析 概率推理攻擊模型 隱私保護
摘要：為了解決數(shù)據(jù)和分析過程中用戶真實數(shù)據(jù)信息被披露的問題,降低攻擊者通過差分攻擊和概率推理攻擊獲取真實結(jié)果的概率,提出了一種基于置信度分析的差分隱私保護參數(shù)配置方法。在攻擊者概率推理攻擊模型下對攻擊者置信度進行分析,使之不高于根據(jù)數(shù)據(jù)隱私屬性所設(shè)置的隱私概率閾值。所提出的方法能夠針對不同查詢用戶查詢權(quán)限的差異配置更加合理的隱私保護參數(shù),避免了隱私披露的風險。實驗分析表明,所提出的方法根據(jù)查詢權(quán)限、噪聲分布特性以及數(shù)據(jù)隱私屬性分析攻擊者置信度與隱私保護參數(shù)的對應(yīng)關(guān)系,并據(jù)此推導出隱私保護參數(shù)的配置公式,從而在不違背隱私保護概率閾值的情況下配置合適的ε參數(shù)。
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