大数据环境中交互式查询差分隐私保护模型

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-12 合作期刊: 《计算机应用研究》

王迪 袁健 申泽宇

摘要： 随着大数据时代的到来，数据挖掘技术被广泛应用，而线性查询作为该技术中最基础和最频繁的操作，其隐私保护在数据分析和数据发布隐私保护中占有极其重要的位置。交互式线性查询的交互增加了数据的处理量，运用传统的隐私保护模型效率较低。为了解决大数据环境中交互式查询差分隐私保护问题，模型针对大规模数据集中交互式线性查询差分隐私保护的特点，通过数据关联性分析减少冗余信息，采用交替方向乘子法对查询负载矩阵进行分解，利用自适应加噪技术产生差分隐私保护所需要的合理数量的噪声，设计并行处理方法实现该模型的计算。实验将提出的模型与以往模型进行对比。结果表明，所提出的模型在提升隐私保护精度的同时，也极大地提高了算法性能，因此模型切实可行。

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