差分隐私综述

被引：21
|
作者：
李效光
李晖
李凤华
朱辉
机构：
[1] 西安电子科技大学网络与信息安全学院
来源：
信息安全学报 | 2018年 / 3卷 / 05期
关键词：
差分隐私; 隐私保护; 数据发布; 数据挖掘; 机器学习;
D O I：
10.19363/J.cnki.cn10-1380/tn.2018.09.08
中图分类号：
TP309 [安全保密];
学科分类号：
081201 ; 0839 ; 1402 ;
摘要：
差分隐私是2006年由DWORK提出的一种新型的隐私保护机制,它主要针对隐私保护中,如何在分享数据时定义隐私,以及如何在保证可用性的数据发布时,提供隐私保护的问题,这两个问题提出了一个隐私保护的数学模型。由于差分隐私对于隐私的定义不依赖于攻击者的背景知识,所以被作为一种新型的隐私保护模型广泛地应用于数据挖掘,机器学习等各个领域。本文介绍了差分隐私的基础理论和目前的研究进展,以及一些已有的差分隐私保护理论和技术,最后对未来的工作和研究热点进行了展望。
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