【摘 要】
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差分隐私(Differential Privacy,DP)是一种新型的隐私保护模型,而直方图是差分隐私保护下数据发布的一种重要形式。现有的差分隐私直方图发布技术未能高效处理存在离群点的数
【机 构】
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上海交通大学网络空间安全学院,国防大学政治学院,上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划重点专项(No.2018YFB0803503);NSFC-浙江两化融合联合基金重点项目(No.U1509219);国家自然科学基金重点项目(No.61831007)~~
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差分隐私(Differential Privacy,DP)是一种新型的隐私保护模型,而直方图是差分隐私保护下数据发布的一种重要形式。现有的差分隐私直方图发布技术未能高效处理存在离群点的数据集。针对这一问题,基于桶重构思想,提出一种高效的、面向存在离群点数据集的差分隐私直方图发布的R-G-I方法。该方法包括三个重要的算法,第一步用梯度回归算法处理原始数据集,第二步用基于桶重构的贪心算法处理经第一步处理后形成的数据集,第三步用保序回归算法处理经第二步处理后形成的数据集。采用不同特点的真实数据集进行实验,结果验
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