[發明專利]一種密度峰值聚類算法的差分隱私保護方法

在審

• 申請號: 201710680326.7
• 申請日: 2017-08-10
• 公開（公告）號: CN107451618A
• 公開（公告）日: 2017-12-08
• 發明（設計）人: 孟小峰;郭勝娜
• 申請（專利權）人: 中國人民大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F21/60
• 代理公司: 北京紀凱知識產權代理有限公司11245
• 代理人: 徐寧,孫楠

1.一種密度峰值聚類算法的差分隱私保護方法，其特征在于包括以下步驟：

1)基于Voronoi圖分割的方法對數據對象進行分組；

2)對數據集D中每一個點x_i計算局部密度

2.1)需要從分組聚簇S_i復制四個點到S_j；

2.2)往數據集中添加噪音：

ρ′=Σxjχ(dxixj-dc)+Lap(β)Lap(β)=exp(-|x|/β,β=GSρ/ϵ1)]]>

式中，ρ'表示加入噪音后的局部密度值，表示點x_i和點x_j之間的距離，d_c表示閾值，Lap(β)表示加入的噪音，β表示加入的噪音量，χ()表示是一個函數，如果l＜0，則χ(l)＝1；否則χ(l)＝0，GS_ρ表示局部密度函數ρ的敏感度，ε₁表示第一階段隱私預算；

2.3)如果d_c滿足如下不等式，則ρ'的計算滿足ε-差分隱私保護：

dc>|xi,sj|2-|xi,si|22|si,sj|,xi,si∈Si,sj∈Sj;]]>

3)對每一個點x_i計算密度距離并將數據集中添加噪音，其處理方法與步驟2.1)至2.2)相同，使δ”的計算滿足ε-差分隱私。