面向时序数据发布的隐私保护方法研究

• 作 者: 于东 康海燕
• 机 构: 北京信息科技大学信息管理学院
• 出 处: 通信学报
• 发表日期: 2015年12期
• 关键词: 差分隐私 时序数据 数据发布 抽样 Kalman过滤 互信息 differential privacytime-series datadata publicat
• 基金项目: 北京市社会科学基金资助项目(15JGB099),北京市优秀人才培养基金资助项目(2013E005007000001),国家自然科学基金资助项目(61370139),教育部人文社会科学青年基金资助项目(11YJC870011)~~

针对动态数据(时序数据)提出一种抽样过滤技术的差分隐私保护模型及评价机制。首先,利用固定抽样法对原始时序数据进行抽样,非抽样数据直接发布;其次,对抽样数据采取差分隐私保护机制进行加噪;然后,运用Kalman过滤技术对保护后的抽样数据进行预测修正;最后,通过互信息评价机制对不同抽样间隔下的数据进行评价。通过实验证明抽样过滤机制在安全性和实用性上达到最优的平衡性。