基于局部差分隐私的数据收集保护

作者：疏令; 王峰

来源：阜阳师范学院学报(自然科学版), 2019, 36(04): 67-72.

DOI：10.14096/j.cnki.cn34-1069/n/1004-4329(2019)04-067-06

• 局部差分隐私
• 随机响应技术
• Bloom filter
• KL-散度

为了满足收集数据时在用户端就对数据进行隐私保护的要求,谷歌提出了RAPPOR算法。在相对不大的用户数据记录收集时,RAPPOR算法并不适用,文中对其做出了改进并称之为I-RAPPOR算法。在对用户数据进行随机扰动之前,先对用户数据进行编码,即对用户数据在Bloom filter上进行哈希映射,再对数据运用随机响应技术。最后对用户数据进行校正并进行统计,利用KL-散度进行数据效用度量。实验结果表明I-RAPPOR算法能够很好的对用户数据进行隐私保护,并具有良好的可用性。

• 单位
  安徽理工大学; 阜阳师范大学