【摘 要】
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大数据时代的到来使得数据线性查询的频率更高,为了解决大数据交互式查询过程中存在的差分隐私保护问题和隐私检测效率偏低的问题,针对大数据交互式线性查询特点和差分隐私保
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大数据时代的到来使得数据线性查询的频率更高,为了解决大数据交互式查询过程中存在的差分隐私保护问题和隐私检测效率偏低的问题,针对大数据交互式线性查询特点和差分隐私保护特点,通过引入关联模型减少冗余信息的计算,采用交替方向乘子法对查询负载矩阵进行分解,并采用自适应加噪技术生成差分隐私模型所需的噪声数据。实验表明:提出的差分隐私模型在实现了隐私保护的同时,性能也较传统模型的性能有了一定程度的提高,具有一定的实用性。
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