[發明專利]一種基于對偶優化的高可用性圖數據隱私保護方法

在審

• 申請號: 202011509745.2
• 申請日: 2020-12-18
• 公開（公告）號: CN112560094A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 宋甫元;秦拯;歐露;劉羽
• 申請（專利權）人: 湖南大學
• 主分類號: G06F21/62
• 分類號: G06F21/62;G06F16/9038
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于對偶優化的高可用性圖數據隱私保護方法，其特征是：

(1)提出一種基于查詢函數均方差的圖數據可用性量化模型；

(2)提出一種服從拉普拉斯機制的圖數據差分隱私保護方法；

(3)提出一種基于拉格朗日乘子法的圖數據可用性對偶優化方法，并利用海森矩陣判別法確定可行解是目標函數的鞍點，確保圖數據的高可用性。

2.根據權利要求1所述的基于查詢函數均方差的圖數據可用性量化模型，其特征在于：通過分析特征子圖的節點元素集合特征，計算查詢函數均方差(MSE)，用于反映加噪前圖數據和加噪后圖數據之間差異程度的一種度量；圖數據可用性可以等價于查詢函數均方差無偏估計下的最優解問題，當查詢函數均方差越大時，圖數據可用性越好；反之，則圖數據可用性越差。

3.根據權利要求1所述的服從拉普拉斯機制的圖數據差分隱私保護方法，其特征在于：添加服從拉普拉斯分布的噪聲后，圖數據節點元素集合的統計值具備不可區分性質；也就是說，攻擊者不能夠經過差分攻擊獲取圖數據集中某一條記錄的敏感信息；此外，服從拉普拉斯分布的差分隱私保護技術，可以采用查詢函數均方差衡量隱私保護力度和數據可用性，在安全性和可用性之間實現了很好的平衡。

4.根據權利要求1所述的基于拉格朗日乘子法的圖數據可用性對偶優化方法，其特征在于：針對添加噪聲后的圖數據，能夠保證隨機擾動下的圖數據的高可用性；通過設定服從拉普拉斯機制的約束條件，確定在該約束條件下拉格朗日對偶函數的最小值；利用對偶優化方法，將可行域下的最值問題轉化為拉格朗日函數的鞍點問題；此外，利用海森矩陣判定法，確定一階偏導下的可行解是否是極小值點(即目標函數的鞍點)，從而確定圖數據噪聲的具體概率分布函數和概率密度函數。