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差分隱私保護(hù)的移動(dòng)聚合數(shù)據(jù)發(fā)布研究

發(fā)布時(shí)間:2023-04-27 04:09
  隨著無線通信技術(shù)和移動(dòng)定位技術(shù)的迅速發(fā)展,用戶可以通過具有GPS定位功能的移動(dòng)設(shè)備去獲取相應(yīng)的位置服務(wù);谖恢梅⻊(wù)的應(yīng)用,通過搜集用戶的位置信息并向用戶發(fā)送相關(guān)的查詢結(jié)果,用戶獲取了極大的便利。但是這些敏感信息一旦被不可信的第三方加以分析,免不了暴露用戶的個(gè)人隱私。目前,對(duì)于如何在數(shù)據(jù)發(fā)布過程中,保護(hù)用戶位置隱私已經(jīng)成為了相關(guān)研究領(lǐng)域的熱門話題。差分隱私技術(shù)作為一種強(qiáng)有力的隱私保護(hù)方法,通過給數(shù)據(jù)加入一定量的噪聲,保證了數(shù)據(jù)的安全性和可用性。本文圍繞差分隱私機(jī)制,對(duì)移動(dòng)聚合數(shù)據(jù)發(fā)布方案展開研究,主要工作如下:(1)對(duì)于保護(hù)移動(dòng)聚合數(shù)據(jù)發(fā)布過程中用戶的軌跡隱私問題,首先提出了兩種利用差分隱私機(jī)制保護(hù)位置數(shù)據(jù)發(fā)布的基礎(chǔ)方案,即直接擾動(dòng)方案和閾值擾動(dòng)方案。接著通過分析移動(dòng)聚合數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征,提出了一種基于靜態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)布場(chǎng)景下的混合擾動(dòng)方案,即不同時(shí)間段采用不同的擾動(dòng)機(jī)制,從而提高隱私預(yù)算的利用率。對(duì)于噪聲數(shù)據(jù),本文設(shè)計(jì)了一種后處理機(jī)制來提高發(fā)布數(shù)據(jù)的效用。并且,通過理論證明了整個(gè)過程都嚴(yán)格滿足差分隱私定義。此外通過實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證了本方案有效的保護(hù)了用戶的軌跡隱私。(2)設(shè)計(jì)了一種基于動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)數(shù)...

【文章頁數(shù)】:70 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作
    1.4 論文章節(jié)安排
第二章 基礎(chǔ)知識(shí)
    2.1 差分隱私技術(shù)相關(guān)概念
        2.1.1 差分隱私定義
        2.1.2 拉普拉斯機(jī)制與指數(shù)機(jī)制
        2.1.3 組合定理與后處理機(jī)制
    2.2 線性回歸相關(guān)概念
    2.3 人群移動(dòng)特征
    2.4 本章小結(jié)
第三章 移動(dòng)聚合數(shù)據(jù)發(fā)布的差分隱私保護(hù)算法
    3.1 引言
    3.2 基于移動(dòng)聚合數(shù)據(jù)的系統(tǒng)模型
        3.2.1 參數(shù)準(zhǔn)備
        3.2.2 系統(tǒng)模型
        3.2.3 攻擊模型
    3.3 基于移動(dòng)數(shù)據(jù)特性的隱私保護(hù)算法詳細(xì)設(shè)計(jì)
        3.3.1 整體框架
        3.3.2 時(shí)間區(qū)域劃分
        3.3.3 噪聲機(jī)制
        3.3.4 后處理機(jī)制
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)估
    3.5 本章小結(jié)
第四章 數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)發(fā)布的差分隱私保護(hù)方案
    4.1 引言
    4.2 數(shù)據(jù)流發(fā)布系統(tǒng)模型
        4.2.1 參數(shù)準(zhǔn)備
        4.2.2 方案概述
        4.2.3 設(shè)計(jì)目標(biāo)
    4.3 數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)發(fā)布算法詳細(xì)設(shè)計(jì)
        4.3.1 預(yù)測(cè)模塊
        4.3.2 自適應(yīng)采樣模塊
        4.3.3 隱私預(yù)算分配模塊
        4.3.4 分組合并模塊
        4.3.5 加噪模塊
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)估
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目和取得的學(xué)術(shù)成果
致謝



本文編號(hào):3802840

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