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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>通信網(wǎng)絡(luò)>一種支持本地化差分隱私技術(shù)的聚類方案

      一種支持本地化差分隱私技術(shù)的聚類方案

      2021-04-13 | pdf | 2.56 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　如何在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)進(jìn)行可用性的數(shù)據(jù)挖掘已成為熱點(diǎn)問題。鑒于在很多實(shí)際應(yīng)用場景中，很難找到一個(gè)真正可信的第三方對用戶的敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，文中首次提出了一種支持本地化差分隱私技術(shù)的聚類方案——LDPK- modes（ Local differential priⅳ vacy K- modes）。與傳統(tǒng)的基于中心化差分隱私的聚類算法相比，其不再需要一個(gè)可信的第三方對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和處理，而由用戶擔(dān)任數(shù)據(jù)隱私化的工作，極大地降低了第三方竊取用戶隱私的可能性。用戶使用滿足本地d-隱私（帶有距離度量的本地差分隱私技術(shù)）定義的隨機(jī)響應(yīng)機(jī)制對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行擾動(dòng)，第三方收集到用戶擾動(dòng)數(shù)據(jù)后，恢復(fù)其統(tǒng)計(jì)特生成合成數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行k- modes聚類。在聚類過程中，將數(shù)據(jù)集上頻繁岀現(xiàn)的特征分配給初始聚類中心點(diǎn)，進(jìn)一步提髙了聚類結(jié)果的可用性。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了LDPK- modes的隱私性和聚類可用性。

      算法 聚類 隱私保護(hù)
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