【摘 要】
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针对云计算难以在准确性和隐私性之间取得可接受的折衷问题,提出一种基于暹罗网络的云计算隐私保护移动分析算法.该算法通过暹罗网络对特征提取模块进行微调来选择适用于主要任务,但不适用于其他辅助任务的专有特征,采用主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)法对专有特征进行降维,增加其私密性,降低通信开销,通过在特征向量里嵌入多维噪声来进一步提高隐私性.最后,基于对任意敏感变量统计分析的隐私评估方法评估隐私和验证专有特征提取的质量.实验结果表明:本文提出的框架可以在实用性、隐私性
【机 构】
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常州信息职业技术学院软件与大数据学院,南通大学信息科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673384),全国高等院校计算机基础教育研究会重点课题(GZYZD2018014).
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针对云计算难以在准确性和隐私性之间取得可接受的折衷问题,提出一种基于暹罗网络的云计算隐私保护移动分析算法.该算法通过暹罗网络对特征提取模块进行微调来选择适用于主要任务,但不适用于其他辅助任务的专有特征,采用主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)法对专有特征进行降维,增加其私密性,降低通信开销,通过在特征向量里嵌入多维噪声来进一步提高隐私性.最后,基于对任意敏感变量统计分析的隐私评估方法评估隐私和验证专有特征提取的质量.实验结果表明:本文提出的框架可以在实用性、隐私性
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