【摘 要】
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为处理用户隐私信息泄露问题,众多学者、机构提出了不同的隐私保护技术。传统的匿名化隐私保护技术已经很难满足用户对自身隐私保护的需求,目前差分隐私保护技术是公认的最严谨、最有效的隐私保护技术。为实现用户第三方获取自己个人信息的目标,局部差分隐私在用户端就保证了用户数据的安全,也成为最热门的研究领域。本文对隐私保护系统、匿名化隐私保护技术、中心化差分隐私、局部差分隐私以及与之相关的理论概念都做出了详细描
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为处理用户隐私信息泄露问题,众多学者、机构提出了不同的隐私保护技术。传统的匿名化隐私保护技术已经很难满足用户对自身隐私保护的需求,目前差分隐私保护技术是公认的最严谨、最有效的隐私保护技术。为实现用户第三方获取自己个人信息的目标,局部差分隐私在用户端就保证了用户数据的安全,也成为最热门的研究领域。本文对隐私保护系统、匿名化隐私保护技术、中心化差分隐私、局部差分隐私以及与之相关的理论概念都做出了详细描述,并且对基于局部差分隐私的RAPPOR算法过程及原理做出了更加深刻的研究,发现其不足之处,并提出改进算法。RAPPOR算法中,用户端根据Bloom filter原理对数据进行转换,再利用随机响应技术进行扰动,最后在数据收集端进行解码、纠正和统计频数。由于数据各个属性值的频数差异较大,利用RAPPOR算法收集统计到的各个属性值的频数误差较大,甚至一些低频数的属性值出现丢失的情况。另外,在用户数据转换后传递的通行代价也较大,算法中回归计算也增加了误差。本文针对RAPPOR算法的不足,利用K-means聚类算法对数据属性值进行分类,再根据相应类别进行收集统计。接着运用数据无损压缩方法对用户转换后的0、1比特向量进行无损压缩,以减少通信代价。另外,我们对算法过程进行调整,使后期不需要进行回归计算。最后,采用美国UCI数据库中的Adult数据集进行实验,依据KL-散度和余弦相似度在不同数量分组的数据集和不同隐私预算的情况下进行统计后数据的可用性对比,再根据压缩率展示通信代价的压缩程度。由实验结果可知,改进后的KC-RAPPOR算法的统计数据可用性更高,通信代价较小。图[20]表[7]参[53]
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