本文做了以下几个方面的研究: 第一, 调研分析差分隐私技术的发展历程, 包括常见类型的定义、性质以及实现机制等, 并举例说明差分隐私的多个实现机制的应用场景。初次之外, 还详细 讨论了最新的 Rényi 差分隐私定义和 Moment Accountant 差分隐私的累加技术。其二, 本文详细总结了机器学习领域常见隐私威胁模型定义、隐私...
差分隐私(Differential Privacy),顾名思义是一种最初提出用来对抗差分攻击的隐私保护概念,但它其实提供了更加宽泛的隐私框架。因为差分隐私引入了严格的数学定义,它提供了可供理论分析的严谨框架。Dwork等学者首先提出了差分隐私的概念,并研究了差分隐私的一系列理论性质。后续的学者则在差分隐私的框架下,提出了一系列的...
基于差分隐私的机器学习模型的评判标准就是和真实模型进行比较,在这方面有多种比较,分为一个大方向就是和真是模型的距离度量,这个度量方法大致可以分为三种,目标函数的差异,参数的差异以及样本空间某些预测点的差异。这些度量的方法的根本目的是想证明隐私模型和真实模型更加接近,所以在收敛速度大家达成共识,也经过了证...
差分隐私(Differential Privacy),顾名思义是一种最初提出用来对抗差分攻击的隐私保护概念,但它其实提供了更加宽泛的隐私框架。因为差分隐私引入了严格的数学定义,它提供了可供理论分析的严谨框架。Dwork等学者首先提出了差分隐私的概念,并研究了差分隐私的一系列理论性质。后续的学者则在差分隐私的框架下,提出了一系列的...
3 No. 5 2018 年9 月 Journal of Cyber Security September, 2018 差分隐私综述 李效光, 李晖, 李凤华, 朱辉 西安电子科技大学网络与信息安全学院, 陕西 西安 710071 摘要 差分隐私是2006 年由DWORK 提出的一种新型的隐私保护机制, 它主要针对隐私保护中, 如何在分享数据时定义隐私, 以及如何在保证可用性的...
差分隐私保护研究综述 * 杨 a,b ,温 雯 b ,谢光强 a,b 李 (广东工业大学a.自动化学院;b.计算机学院,广州510006) 摘要:差分隐私保护通过添加噪声使数据失真,从而起到保护隐私的目的,对于一个严格定义下的攻击模型, 其具有添加噪声少、隐私泄露风险低的优点。介绍了差分隐私保护的理论基础和最新研究进展,详细阐...
Tel: +86-10-62562563 本地化差分隐私研究综述 叶青青1 , 孟小峰1 , 朱敏杰1 , 霍 峥2 1 (中国人民大学 信息学院,北京 100872) 2 (河北经贸大学 信息技术学院,河北 石家庄 050061) 通讯作者: 孟小峰, E-mail: xfmeng@ruc.edu.cn 摘 要: 大数据时代信息技术不断发展,个人信息的隐私问题越来越受到...
噪音注入算法是差分隐私技术中最常用的保护个人隐私的方法,其实现方式多种多样,主要的方式有加性噪音注入、乘性噪音注入、Laplace噪音注入等。 二、加性噪音注入算法 加性噪音注入算法是差分隐私技术中比较常见的一种方式,它的实现原理就是将噪音直接添加到原始数据中。加性噪音注入算法的优点是简单易于实现,缺点是...
差分隐私综述 李效光;李晖;李凤华;朱辉 【期刊名称】《信息安全学报》 【年(卷),期】2018(003)005 【摘要】差分隐私是2006年由DWORK提出的一种新型的隐私保护机制,它主要针对隐私保护中,如何在分享数据时定义隐私,以及如何在保证可用性的数据发布时,提供隐私保护的问题,这两个问题提出了一个隐私保护的数学模型。
内容提示: 研究与开发现代计算机(www.moderncomputer.cn) 2021.04 下文章编号:1007-1423 (2021)12-0066-05 DOI:10.3969/j.issn.1007-1423.2021.12.012基于差分隐私的隐私保护数据发布研究综述高明珠1 ,徐庭锐 2 ,刘洋廷 2 ,陈彦如 1(1. 四川大学计算机学院,成都 610065;2. 四川虹微技术有限公司,成都 610000)...