差分隐私保护相关论文
针对健康医疗数据的高敏感性，需要隐私保护强度更高的隐私保护算法。传统隐私保护模型总是因为新型攻击方法的出现而需要不断改进，而......
随着云计算技术的发展，用户可以利用公共计算资源低成本、高效率地完成机器学习等大数据分析业务，但在提升计算效率和经济效益的同时......
利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(BIRCH)算法是层次聚类算法的一种,也是机器学习算法的一种.随着机器学习的日益发展,在机器学习......
差分隐私技术通过噪声机制和指数机制分别对数值型数据和非数值型数据进行保护,其以严格的数学证明和定量分析来有效保护隐私数据,......
信息与网络传播技术的快速发展使得数据的分享日益频繁,也使得个人隐私数据的泄漏风险大大增加,因此人们对自己隐私信息的保护越来......
轨迹大数据已经成为一种重要的基础数据资源,与人们的日常生活息息相关。行程时间预测作为轨迹大数据的一项较为常见的应用,被广泛......
信息化的快速发展和深度应用所引发的隐私安全挑战,成为了制约数据开放、共享、交换和应用的瓶颈,并引起了法律界和学术界的高度关......
随着信息技术的迅猛发展以及大数据时代的到来,数据挖掘技术得到了极大的促进与发展。然而,在训练数据挖掘模型的过程中可能会涉及......
学位
6LoWPAN 网络是进入IPv6时代后物联网中的重要组成部分,在万物互联中发挥着重要的作用,是连接受限制的物联网和传统IP网络之间的重......
用户数据安全与隐私保护是云计算环境中最重要的问题之一，通常采用密码学技术保护数据安全与隐私.目前，基于密码技术的数据安全查询......
医疗技术与信息技术的不断进步与融合使得信息化医疗数据的规模与复杂度与日俱增,各类医疗信息数据已成为各大医疗机构与科研人员......
联邦学习技术是一种新型多机构协同训练模型范式,广泛应用于多领域,其中模型参数隐私保护是一个关键问题.针对CT影像综合性病灶检......
针对攻击者利用生成式对抗网络技术(GAN)还原出训练集中的数据,泄露用户隐私信息的问题,提出了一种差分隐私保护梯度惩罚Wasserste......
具有全球定位功能的移动设备允许用户在其位置附近检索与自己相关的兴趣点(POI)。由于详细的位置信息能关联出用户的生活方式、政......
数据发布中的隐私保护问题是目前信息安全领域中的一个研究热点。如何有效地防止敏感隐私信息泄露已成为信息安全领域的重要课题。......
近年来,随着互联网和各种信息交互平台的大力发展,现实世界中的个体在不同的网络虚拟空间中形成了多种多样的社会网络。其中,各种......
电子商务平台中广泛应用的协同过滤推荐技术是根据相似用户的偏好数据向目标用户推荐项目，虽然其具有无需理解项目内容、易于实现等......
进入信息时代后,众多的服务提供商积累了大量的用户数据。数据共享可以避免由于雪藏数据带来的浪费,但是共享的数据往往涉及用户的......
针对推荐系统中的隐私保护问题,提出一种隐私保护参数与推荐精度的均衡优化模型。以在线学习资源推荐系统为例建立矩阵分解模型,分......
数据发布是数据开放共享的必要手段,然而多样的数据挖掘技术和攻击方式给隐私保护算法强度带来冲击。若能预估隐私保护机制的隐私......
近年来,智能电网电力资源调度受到了越来越广泛的关注。分布式经济调度问题作为智能电网操作运行的基本问题之一,旨在设计分布式算......
推荐系统作为当下信息检索的重要工具,在电子商务等诸多领域得到了广泛的应用和发展。随着2004年web2.0概念的提出,互联网进入了用......
随着网络信息技术的快速发展,各类用户数据呈现爆炸式的增长,各种大数据分析技术在给人们的生活带来便利的同时,也给用户隐私保护......
在信息交流共享日益频繁的今天,隐私安全问题越来越引起人们的重视。通常的数据挖掘算法只关注于有用信息的提取,而忽视了数据信息......
移动互联网技术的飞速发展为人们获取各类信息带来了极大的便利。随着用户接触信息量的爆炸式增长,个性化推荐服务随之诞生,它能够......
近年来隐私保护下的数据挖掘发展迅速,但应用广泛的数据可视化中的隐私保护问题则成果鲜见,差分隐私保护是一种新兴的具有广阔发展......
针对差分隐私保护方法的隐私保护过度问题,提出了一种带频繁项过滤机制的隐私保护新方法,以提高数据发布结果的准确性。该方法首先......
基于分类树划分的差分隐私方法能有效地对集值型数据的发布进行保护,但在构造分类树时该方法没有充分利用集值型数据集自身的特征......
如今机器学习以及深度学习在各个领域广泛应用,包括医疗领域、金融领域、网络安全领域等等。深度学习的首要任务在于数据收集,然而......
本文试图将差分隐私模型应用于车辆时空轨迹数据集,提出一种分而治之的差分隐私处理方法。用评价平均密度的方法,将原车辆轨迹数据......
针对现有分布式计算环境下随机梯度下降算法存在效率性与私密性矛盾的问题,提出一种MapReduce框架下满足差分隐私的随机梯度下降算......
采用聚类算法预先处理个人隐私信息实现差分隐私保护,能够减少直接发布直方图数据带来的噪声累积现象,同时减小了直方图因合并方式......
本文针对攻击者可能通过某些技术手段如生成式对抗网络(GAN)等窃取深度学习训练数据集中敏感信息的问题,结合差分隐私理论,提出经......
协同过滤(CF)是推荐系统中最常用的算法,然而传统的构建在协同过滤上的推荐系统很难提供一个严格并有数学证明的隐私保证。近期研......
社交网络在帮助人们建立社会性网络应用服务的同时,收集了大量的用户资料和敏感数据,通过分析这些数据可能泄露潜在的隐私信息.目......
本文指出数据分析过程中潜在的用户隐私泄露问题,提出了满足差分隐私保护的用户数据分析方法,并结合两种典型的应用场景对该方法进......
k-means++聚类算法是为了解决k-means聚类算法的准确度受其初始中心点选取的影响较大的问题而提出的,在聚类过程中,需要对相关的隐......
群智感知网作为最先落地的物联网在社会上引起了广泛的关注。由于用户在群智感知网中要共享自己的位置信息,个人隐私的泄露是群智......
在网络入侵情报协同分析过程中,告警数据的共享使被攻击者面临隐私泄露的风险。针对现有告警信息隐私保护方法无法应对背景知识下......
数据的融合发布能够为用户提供更为有效的数据统计结果和更加个性化的服务.现有的数据融合模型主要采用K-匿名隐私保护方法,没有考......
近年来,随着信息技术,特别是大数据和人工智能领域研究的飞速发展,海量数据的收集、存储、发布和分析变得越来越容易。从数据安全......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
近年来,越来越多的智能化典型应用基于深度学习模型,利用海量的大数据进行快速的计算分析,为各类智能化应用提供决策支持。然而,在......
随着信息技术的普及和发展,各行各业积累了大量而丰富的数据,这些数据中通常包含了许多个人隐私信息,直接对其进行发布或分析都可......
位置定位服务技术作为一种全新的移动计算服务,在日常生活中应用广泛。一方面,数据信息共享极大的方便了人们的日常生活,另一方面......
针对隐私泄露问题,该文提出一种在频繁模式挖掘中依托微聚集算法实现的差分隐私保护方法,并将其应用到电力工控网络中。通过对指数......
随着云计算与大数据技术的飞速发展,基于Hadoop平台的MapReduce技术得到了广泛应用。通过将数据挖掘算法与MapReduce技术相结合,能......
主要研究在对不完全数据集进行决策树分析时,如何加入差分隐私保护技术。首先简单介绍了差分隐私ID3算法和差分隐私随机森林决策树......
