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摘要
针对数据共享给群智感知网络带来的信息安全威胁问题,提出了一种群智感知网络敏感信息差分隐私保护方法。考虑到感知信息可用性与隐私保护之间的耦合关系,分别对感知信息质量与隐私保护进行了优化设计。方法首先对噪音范围的散布规则进行计算,利用贝叶斯推导出噪音散布的最佳估测,调整信息感知的噪音区间,并通过迭代处理搜索出最佳估测的信息概率矩阵,达到改善感知信息质量的目的。然后对差分隐私进行优化,引入噪音机制和敏感度约束,消除差分隐私算法与信息集的关联性。最后考虑到感知信息中的信息类型差异,分别对数值型与非数值型信息设计了相应的处理机制。通过仿真,证明了所提群智感知网络敏感信息差分隐私保护方法能够有效提高感知信息的可用性,并且具有更好的隐私处理准确性和执行效率。
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单位鞍山师范学院; 华中科技大学
