[发明专利]一种差分隐私空间分解方法和系统有效
| 申请号： | 201811090763.4 | 申请日： | 2018-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN109241774B | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 周可;李春花;李晓翠;汪洋涛 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;H04L29/06 |
| 代理公司： | 武汉臻诚专利代理事务所(普通合伙) 42233 | 代理人： | 宋业斌 |
| 地址： | 430074 湖北省武汉*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种差分隐私空间分解方法，包括：获取d维点数据集，根据该d维点数据集生成用于构建β树的完整域Ω、以及该完整域Ω中的点计数cnt，并从包括拉普拉斯噪声的文件中读取所有拉普拉斯噪声数据，利用得到的完整域Ω、以及该完整域Ω中的点计数cnt创建d维点数据集的β树，在创建好的β树的每个叶子节点的点计数中增加拉普拉斯噪声数据中的任意一个乘以噪声系数后得到的乘积，其中对于不同的叶子节点而言，选择使用不同的拉普拉斯噪声数据。本发明能够解决现有基于普拉斯分布的差分隐私空间分解方法存在的中间节点的隐私容易暴露、区域分解不精确导致噪声代价高、以及难以准确确定空间分解隐私树的深度的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 种差 隐私 空间 分解 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种差分隐私空间分解方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取d维点数据集，根据该d维点数据集生成用于构建β树的完整域、以及该完整域中的点计数，并从包括拉普拉斯噪声的文件中读取所有拉普拉斯噪声数据；其中d是大于或等于2的自然数；(2)利用步骤(1)中得到的完整域、以及该完整域中的点计数创建d维点数据集的β树；(3)在创建好的β树的每个叶子节点的点计数中增加拉普拉斯噪声数据中的任意一个乘以噪声系数后得到的乘积，其中对于不同的叶子节点而言，选择使用不同的拉普拉斯噪声数据。
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