分布式环境下的隐私保护特征选择研究

• 作 者: 万文强 张伶卫
• 机 构: 南京邮电大学计算机学院
• 出 处: 南京师范大学学报：工程技术版
• 发表日期: 2012年3期
• 关键词: 隐私保护 特征选择 分布式 微分隐私 主成分分析 privacy preserving feature selection distribution di
• 基金项目: 国家自然科学基金（61073114）

在Map-Reduce的分布式环境框架下,基于微分隐私与主成分分析,并与熵、误分类增益、基尼指数等统计量相结合,提出了一种新的在分布式环境下的隐私保护特征选择算法,实现了在保护数据集隐私的同时保护特征的隐私.仿真实验结果表明,该算法具有较好的性能,能够在保护一定程度隐私信息的同时,有效地进行特征选择.