【摘 要】
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为了满足收集数据时在用户端就对数据进行隐私保护的要求,谷歌提出了RAPPOR算法。在相对不大的用户数据记录收集时,RAPPOR算法并不适用,文中对其做出了改进并称之为I-RAPPOR
【机 构】
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安徽理工大学计算机科学与工程学院,阜阳师范大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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阜阳市政府横向合作科研项目(XDHX2016018)资助
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为了满足收集数据时在用户端就对数据进行隐私保护的要求,谷歌提出了RAPPOR算法。在相对不大的用户数据记录收集时,RAPPOR算法并不适用,文中对其做出了改进并称之为I-RAPPOR算法。在对用户数据进行随机扰动之前,先对用户数据进行编码,即对用户数据在Bloom filter上进行哈希映射,再对数据运用随机响应技术。最后对用户数据进行校正并进行统计,利用KL-散度进行数据效用度量。实验结果表明I-RAPPOR算法能够很好的对用户数据进行隐私保护,并具有良好的可用性。
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