[发明专利]基于主成分分析优化的差分隐私高维数据发布保护方法有效
| 申请号： | 201910608605.1 | 申请日： | 2019-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN110334546B | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 史伟;李万杰;张兴;张青云 | 申请（专利权）人： | 辽宁工业大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京远大卓悦知识产权代理有限公司 11369 | 代理人： | 周婷 |
| 地址： | 121001 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于主成分分析优化的差分隐私高维数据发布保护方法，包括以下步骤：步骤一、计算原始数据属性的信息熵，确定属性重要度阈值，对所述原始数据中的属性进行筛选；步骤二、利用主成分分析法对所述筛选数据进行降维，确定最优k值，从而确定最佳的发布数据；其中，在降维过程中，产生的投影矩阵进行个性化的加噪得到加躁数据，并且使所述加躁数据满足差分隐私；以及在降维过程中，进行多次的主成分个数k值的选取，通过互信息评价机制，计算所述原始数据与所述加噪数据的互信息，确定了所述最优k值。本发明提供了基于主成分分析优化的差分隐私高维数据发布保护方法，确保数据隐私信息不被泄露的同时，发布的数据更好地接近与原始数据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 成分 分析 优化 隐私 数据 发布 保护 方法 | ||
【主权项】：
1.基于主成分分析优化的差分隐私高维数据发布保护方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、计算原始数据属性的信息熵，确定属性重要度阈值，对所述原始数据中的属性进行筛选；步骤二、利用主成分分析法对所述筛选数据进行降维，确定最优k值，从而确定最佳的发布数据；其中，在降维过程中，产生的投影矩阵进行个性化的加噪得到加躁数据，并且使所述加躁数据满足差分隐私；以及在降维过程中，进行多次的主成分个数k值的选取，通过互信息评价机制，计算所述原始数据与所述加噪数据的互信息，确定了所述最优k值。
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