【摘 要】
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大数据时代,数据开放过程中的隐私保护研究是重要的研究领域之一。现有的隐私保护研究致力于对数据中的敏感信息进行匿名化、添加噪音、扰动等处理以保护隐私,但在一些数据使
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院,上海市数据科学重点实验室（复旦大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572135,61772138,U1636207);上海市科技发展基金项目(16JC1400801)
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大数据时代,数据开放过程中的隐私保护研究是重要的研究领域之一。现有的隐私保护研究致力于对数据中的敏感信息进行匿名化、添加噪音、扰动等处理以保护隐私,但在一些数据使用场景下要求使用原始数据。在这种情境下对数据开放带来的隐私泄露风险进行评估,就显得尤为重要。在对现有隐私保护研究进行总结的基础上,提出一种基于矩阵计算的隐私泄露评估方法,为支持数据开放提供了有力保障。
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