隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和移動(dòng)終端的多樣化和普及,用戶地理位置信息與這些終端時(shí)刻進(jìn)行交互。當(dāng)這些數(shù)據(jù)被非法分子獲取,通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析和挖掘推理出用戶的隱私信息,例如家庭住址、興趣愛(ài)好等信息。因而用戶在對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行發(fā)布時(shí)對(duì)隱私數(shù)據(jù)的保護(hù)是一個(gè)具有挑戰(zhàn)的熱點(diǎn)問(wèn)題。本文主要針對(duì)空間數(shù)據(jù)集的隱私保護(hù)問(wèn)題開(kāi)展研究,通過(guò)對(duì)現(xiàn)有的差分隱私保護(hù)模型和算法的綜述和分析,指出在基于網(wǎng)格劃分的空間數(shù)據(jù)集的發(fā)布中,依然存在一些改進(jìn)的地方。在當(dāng)前的研究中往往忽略了或者沒(méi)有充分的考慮數(shù)據(jù)集的分布特征;從而導(dǎo)致在添加噪聲階段,沒(méi)有考慮到數(shù)據(jù)集的隱私保護(hù)需求,往往添加統(tǒng)一規(guī)模的噪聲,這樣易產(chǎn)生較大的噪聲誤差,從而降低了數(shù)據(jù)集的可用性和查詢精度,并且沒(méi)有考慮到用戶的查詢粒度,在多層網(wǎng)格劃分可能會(huì)產(chǎn)生較大的查詢誤差。本文針對(duì)上述問(wèn)題提出了基于標(biāo)準(zhǔn)差圓半徑的自適應(yīng)網(wǎng)格劃分模型,該模型充分的考慮了數(shù)據(jù)集的分布特征和用戶的查詢粒度,在添加噪聲階段根據(jù)不同分布特征的數(shù)據(jù)集網(wǎng)格按需的添加相應(yīng)的噪聲,在多層網(wǎng)格劃分中通過(guò)過(guò)濾和分桶來(lái)降低噪聲誤差,并通過(guò)后置處理來(lái)提高范圍查詢的精度。論文的主要研究工作如下:(1)為了充分的考慮數(shù)據(jù)集的分布特征,進(jìn)而尋找一種能夠定量的對(duì)數(shù)據(jù)集分布特征進(jìn)行描述。本文通過(guò)計(jì)算出網(wǎng)格劃分后每個(gè)網(wǎng)格中數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)差圓半徑來(lái)描述數(shù)據(jù)集的離散程度,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了定量的對(duì)數(shù)據(jù)集分布特征的計(jì)算。(2)為了實(shí)現(xiàn)隱私預(yù)算進(jìn)行按需的分配,本文引入隱私保護(hù)需求力度概念,通過(guò)數(shù)據(jù)網(wǎng)格的標(biāo)準(zhǔn)差圓半徑在當(dāng)層數(shù)據(jù)層的所有數(shù)據(jù)網(wǎng)格的標(biāo)準(zhǔn)差圓半徑之和的占比來(lái)表示其隱私保護(hù)需求力度,進(jìn)而刻畫(huà)數(shù)據(jù)網(wǎng)格的隱私保護(hù)需求,從而實(shí)現(xiàn)根據(jù)隱私保護(hù)需求按需的分配隱私預(yù)算,最終實(shí)現(xiàn)了不同分布特征的數(shù)據(jù)網(wǎng)格根據(jù)不同的隱私預(yù)算動(dòng)態(tài)添加不同規(guī)模的噪聲。(3)為了降低噪聲誤差和考慮用戶的查詢粒度,在多層網(wǎng)格劃分中對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行過(guò)濾,如果網(wǎng)格的原始計(jì)數(shù)為0,則直接對(duì)其添加的噪聲湊整為0;接著對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行分桶,將相似的單元網(wǎng)格分到同一桶中,根據(jù)每個(gè)桶的隱私預(yù)算對(duì)其進(jìn)行添加噪聲,從而降低噪聲誤差。最后,為了提高數(shù)據(jù)集的查詢精度,本文提出一種后置處理方法,該方法通過(guò)約束處理操作來(lái)增強(qiáng)查詢結(jié)果的精度。最終達(dá)到提高了數(shù)據(jù)集的可用性和查詢精度的效果。(4)基于上述的理論,本文提出了基于標(biāo)準(zhǔn)差圓半徑的自適應(yīng)網(wǎng)格劃分模型。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)算法模型進(jìn)行了性能對(duì)比驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法模型能夠有效的減少了相對(duì)誤差,提高數(shù)據(jù)集的查詢精度和可用性。
【學(xué)位單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP393.02
【部分圖文】：

圖 2.1 隨機(jī)算法在鄰近數(shù)據(jù)集上的輸出概率圖算 得出，隱私預(yù)算 是算法 A 在兩個(gè)鄰近數(shù)據(jù)集查詢輸出相同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)集所能提供了隱私保護(hù)水平。在實(shí)際的應(yīng)用中， 取值都保護(hù)水平越高。當(dāng) 為 0 時(shí)，隱私保護(hù)水平最高，對(duì)于任意的具有相同概率分布的結(jié)果，這些信息不會(huì)披露關(guān)于數(shù)據(jù)集的也會(huì)影響到噪聲誤差，從而影響數(shù)據(jù)集的可用性，所以 的選對(duì)數(shù)據(jù)集的隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)集的可用性。是基于對(duì)數(shù)據(jù)集或查詢結(jié)果添加噪聲來(lái)實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)。因此可用性，過(guò)少則對(duì)數(shù)據(jù)集隱私保護(hù)力度不夠。于是對(duì)于添加。敏感度分為全局敏感度和局部敏感度。局敏感度）設(shè)有函數(shù) , 在給定的數(shù)據(jù)集 和其任意的
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