计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2015年
1期
236-238
,共3页
陈旋%刘健%冯新淇%赵雪美
陳鏇%劉健%馮新淇%趙雪美
진선%류건%풍신기%조설미
差分隐私%朴素贝叶斯%数据发布%指数机制
差分隱私%樸素貝葉斯%數據髮佈%指數機製
차분은사%박소패협사%수거발포%지수궤제
Differential privacy%Navie bayes%Data release%Exponential mechanism
差分隐私保护模型中,非交互式数据发布是一个研究的热点.提出了一个基于朴素贝叶斯的差分隐私合成数据集发布算法.该算法首先采用朴素贝叶斯的条件独立假设来计算原数据集的联合分布,然后采用指数机制生成发布的数据集.仿真实验表明,随着隐私预算的增加,使用合成数据集训练得到的分类器在测试数据集时分类正确率逐渐提高,并且趋于稳定.
差分隱私保護模型中,非交互式數據髮佈是一箇研究的熱點.提齣瞭一箇基于樸素貝葉斯的差分隱私閤成數據集髮佈算法.該算法首先採用樸素貝葉斯的條件獨立假設來計算原數據集的聯閤分佈,然後採用指數機製生成髮佈的數據集.倣真實驗錶明,隨著隱私預算的增加,使用閤成數據集訓練得到的分類器在測試數據集時分類正確率逐漸提高,併且趨于穩定.
차분은사보호모형중,비교호식수거발포시일개연구적열점.제출료일개기우박소패협사적차분은사합성수거집발포산법.해산법수선채용박소패협사적조건독립가설래계산원수거집적연합분포,연후채용지수궤제생성발포적수거집.방진실험표명,수착은사예산적증가,사용합성수거집훈련득도적분류기재측시수거집시분류정학솔축점제고,병차추우은정.
