[发明专利]基于最小均方误差准则的自适应隐私保护方法、装置及系统在审
| 申请号： | 202211578970.0 | 申请日： | 2022-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN115879152A | 公开（公告）日： | 2023-03-31 |
| 发明（设计）人： | 宋海娜;武明虎;张凡;胡胜;熊炜;李利荣;万相奎;沈华;张明武 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06F17/18 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于最小均方误差准则的自适应隐私保护方法、装置及系统，自适应包含自适应选择最佳的扰动方法以进行数据扰动和自适应选择最佳的扰动概率以输出扰动数据，该方法不仅实现了个性化隐私保护，并且通过加权聚合可获得更高的数据效用。其中，基于最小均方误差推导两种经典本地化差分隐私技术——basic RAPPOR技术和k‑RR技术的自适应边界，本地端的参与者基于该自适应边界自适应地从上述两种本地化差分隐私技术中选择一种作为最佳的数据扰动方法，并根据隐私需求自适应选择最佳的扰动概率进行扰动输出。此外，本发明给出了一种多重扰动的数据扩展策略，在不泄露额外隐私的情况下等效地增加了某些高隐私需求的子群体的样本量，从而进一步提高统计估计的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 最小 误差 准则 自适应 隐私 保护 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
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