差分隐私模型的启发式隐私参数设置策略
Heuristic privacy parameter setting strategy for differential privacy model
1. 广东技术师范学院 计算机科学学院, 广州 510665
2. 中山大学 数据科学与计算机学院, 广州 510275
3. 华南农业大学 数学与信息学院, 广州 510642
摘要
隐私参数ε能度量隐私保护程度及噪声量，但是其设置只能依赖于实验或专业人士经验，限制了差分隐私模型的使用与推广。针对这个问题，基于（ρ1，ρ2）-隐私模型提出一种启发式的隐私参数ε设置策略（limit privacy breaches in differential privacy，LPBDP），分析隐私参数ε与（ρ1，ρ2）的内在联系，实现噪声量的添加由（ρ1，ρ2）决定。LPBDP通过如下启发式原则设置隐私参数ε：如果攻击者关于目标受害者的先验概率小于阈值ρ1，攻击者得到差分隐私查询策略返回的加噪结果后，关于目标受害者的后验概率必须小于阈值ρ2。实验表明，LPBDP能够更直观地设置隐私参数ε以满足差分隐私约束。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61702119)
广东省教育厅青年创新人才项目(自科)(2015KQNCX084)
广州市科技计划资助项目(201804010236,201607010152)
广东省省级科技计划资助项目(2016A010101029)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.06.0649
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第1期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 250-253
文章编号: 1001-3695(2019)01-058-0250-04
发布历史
[2019-01-05] 印刷出版
引用本文
欧阳佳, 肖政宏, 刘少鹏, 等. 差分隐私模型的启发式隐私参数设置策略 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (1): 250-253. (Ouyang Jia, Xiao Zhenghong, Liu Shaopeng, et al. Heuristic privacy parameter setting strategy for differential privacy model [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (1): 250-253. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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