[發(fā)明專利]基于離群點(diǎn)檢測的差分隱私直方圖發(fā)布方法及裝置

在審

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• 申請日: 2022-07-22
• 公開（公告）號: CN115082720A
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 褚紅亮;余騰龍;彭謙;黃康;胡兵;胡瀟;王璠
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)江西省電力有限公司信息通信分公司
• 主分類號: G06V10/762
• 分類號: G06V10/762;G06V10/28;G06F21/62
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11246
• 代理人: 王煥巧

1.一種基于離群點(diǎn)檢測的差分隱私直方圖發(fā)布方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，對原始直方圖數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲擾動后得到初始差分隱私直方圖；

S2，對初始差分隱私直方圖離群點(diǎn)檢測后得到離群點(diǎn)分組集合，并將離群點(diǎn)從初始差分隱私直方圖中剔除；

S3，對剔除離群點(diǎn)的差分隱私直方圖進(jìn)行K-means聚類得到K-means聚類分組集合；

S4，將離群點(diǎn)分組集合和K-means聚類分組集合合并后進(jìn)行閾值處理后得到最終發(fā)布的差分隱私直方圖。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于離群點(diǎn)檢測的差分隱私直方圖發(fā)布方法，其特征在于，S1中，對原始直方圖添加大小為的Laplace噪聲，形成初始差分隱私直方圖，其中：表示原始直方圖中的桶；表示含噪聲的桶；為直方圖中桶的總數(shù)，并且原始直方圖與初始差分隱私直方圖桶總數(shù)相同。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于離群點(diǎn)檢測的差分隱私直方圖發(fā)布方法，其特征在于，S2中，利用LOF離群點(diǎn)檢測算法對初始差分隱私直方圖進(jìn)行離群點(diǎn)檢測，計(jì)算出每個(gè)數(shù)據(jù)的局部離群因子，將局部離群因子大于1的數(shù)據(jù)標(biāo)記為一個(gè)單獨(dú)的分組，并入到離群點(diǎn)分組集合中，通過對初始差分隱私直方圖進(jìn)行離群點(diǎn)檢測，得到離群點(diǎn)分組集合，同時(shí)將檢測出的離群點(diǎn)從初始差分隱私直方圖中剔除，其中：表示離群點(diǎn)分組集合中的分組，并且這些分組由單個(gè)離群點(diǎn)桶組成；表示離群點(diǎn)分組數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于離群點(diǎn)檢測的差分隱私直方圖發(fā)布方法，其特征在于，離群點(diǎn)分組集合生成包括：

S2.1計(jì)算初始差分隱私直方圖中單個(gè)桶的第距離鄰域內(nèi)的第可達(dá)距離：

其中，為鄰域點(diǎn)到第可達(dá)距離，為鄰域點(diǎn)到的真實(shí)距離；

S2.2計(jì)算的局部可達(dá)密度：

其中，為點(diǎn)的第距離鄰域；

S2.3計(jì)算的第局部離群因子：

其中，為鄰域點(diǎn)的局部可達(dá)密度；

S2.4將局部離群因子大于1的每個(gè)桶視為一個(gè)單獨(dú)的分組，劃分到離群點(diǎn)分組中得到離群點(diǎn)分組集合；

S2.5 將檢測到的離群點(diǎn)從初始差分隱私直方圖中剔除。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于離群點(diǎn)檢測的差分隱私直方圖發(fā)布方法，其特征在于，S3中，對剔除離群點(diǎn)的差分隱私直方圖利用K-means進(jìn)行最優(yōu)聚類劃分，得到K-means聚類分組集合，具體包括

S3.1 設(shè)置個(gè)聚類中心數(shù)，；

S3.2在剔除離群點(diǎn)的差分隱私直方圖數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取個(gè)點(diǎn)得到中心點(diǎn)集合，其中：表示集合中的所有中心點(diǎn)，表示第個(gè)中心點(diǎn)；

S3.3 利用得到的中心點(diǎn)集合對剔除離群點(diǎn)的差分隱私直方圖數(shù)據(jù)進(jìn)行K-means聚類分組，得到K-means聚類分組集合。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于離群點(diǎn)檢測的差分隱私直方圖發(fā)布方法，其特征在于，S4中，將離群點(diǎn)分組集合與K-means聚類分組集合進(jìn)行合并，得到最終分組集合；其中，最終分組數(shù)為。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于離群點(diǎn)檢測的差分隱私直方圖發(fā)布方法，其特征在于，將最終分組集合求取均值得到均值分組集合；

設(shè)置閾值，將中小于的數(shù)據(jù)作0處理。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于離群點(diǎn)檢測的差分隱私直方圖發(fā)布方法，其特征在于，閾值處理中，，，是一個(gè)調(diào)節(jié)參數(shù)，為直方圖中桶的總數(shù)。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于離群點(diǎn)檢測的差分隱私直方圖發(fā)布方法，其特征在于，閾值處理后恢復(fù)原始直方圖順序得到降噪后的差分隱私直方圖，即為最終發(fā)布的差分隱私直方圖；

其中：表示降噪直方圖的桶；為直方圖中桶的總數(shù)。

10.一種基于離群點(diǎn)檢測的差分隱私直方圖發(fā)布裝置, 其特征在于，包括：

第一模塊:被配置為對原始直方圖數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲擾動后得到初始差分隱私直方圖；

第二模塊:被配置為對初始差分隱私直方圖離群點(diǎn)檢測后得到離群點(diǎn)分組集合，并將離群點(diǎn)從初始差分隱私直方圖中剔除；

第三模塊:被配置為對剔除離群點(diǎn)的差分隱私直方圖進(jìn)行K-means聚類得到K-means聚類分組集合；

第四模塊:被配置為將離群點(diǎn)分組集合和K-means聚類分組集合合并后進(jìn)行閾值處理后得到最終發(fā)布的差分隱私直方圖。