[發明專利]一種基于屬性相關的差分隱私保護方法

有效

• 申請號: 201810589946.4
• 申請日: 2018-06-08
• 公開（公告）號: CN108776763B
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發明（設計）人: 董宇欣;陳福坤;褚慈;謝曉東;印桂生;韓啟龍;王紅濱;萬麗;秦帥;白云鵬
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G06F21/62
• 分類號: G06F21/62
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 張換男

1.一種基于屬性相關的差分隱私保護方法，其特征在于，包含以下步驟：

步驟一設輸入樣本X＝[X₁,X₂,…X_N]，N為樣本個數，每一個樣本X_l＝[x_l1,x_l2,…,x_ln]^T∈Rⁿ，n代表樣本X_l的維度，對輸入數據X進行標準化：得到標準化矩陣計算矩陣Z的最大信息系數矩陣C_i,j＝MIC(z_i,z_j)；其特征在于：

給定有序對數據集D＝{(x_i，y_i)，i＝1，2，...，n}，將X軸分成數量為x的格子，將Y軸分成了數量為y的格子，從而得出x×y格式的網格劃分，并且用G表示，把位于D點同時進入了G中的網格而存在的比例判定為它的概率分配D|G；所有的數據集D，當其具有一定的固定性時，每一個網格劃分都有它自己的概率分布特征D|G；最大信息系數MIC定義為：

步驟二數據降維，構建投影算子；數據降維是采用線性變換的方式將高維空間的數據投影變換到低維空間上；

步驟三根據投影算子，將原始數據投影到另一個空間中，得到相應的投影矩陣；

計算F_k×n＝Φ×Z，得到投影矩陣F_k×n,Z代表對輸入數據X進行標準化得到的標準化矩陣，Φ代表投影算子；對投影矩陣F_k×n中的元素f_ij添加噪聲，計算f_ij＝f_ij+lap(Δf/ε)，f_ij構成矩陣F_noisy；添加服從拉普拉斯分布的噪聲，其中Δf為全局敏感度，ε是隱私預算的2倍；

步驟四計算D＝U_k×F_noisy+repmat(E_noisy,1,n)，即將加噪后的投影矩陣還原，U_k是線性變換還原系數；E為原始特征變量對應的均值，E_noisy為加噪后均值，防止均值泄露隱私；

步驟五發布還原數據集D，使得發布后的數據能夠在差分隱私的框架下為相關的查詢和數據挖掘工作提供支持。