差分隐私保护k-means聚类方法研究
敏感数据隐私保护中的差分隐私技术研究
敏感数据隐私保护中的差分隐私技术研究随着移动互联网和大数据时代的到来，人们习惯于使用各种数字应用程序，以便方便地交换和共享敏感数据，例如医疗报告、财务数据和个人位置等。
这类数据泄露会对个人权利造成伤害，并且会威胁国家安全。
因此，实现数据隐私保护是当今数字领域的一项重要工作。
对于敏感数据，差分隐私技术是目前广泛应用的一种数据隐私保护方法。
一、差分隐私技术的概念差分隐私技术是用于保护隐私的计算方法，它的基本思想是在计算时向原始数据中添加一些噪声，以便隐藏原始数据的具体值，从而保护隐私。
这种技术对于数据的隐私保护尤其重要，因为它可以保护原始数据中的一些关键信息，例如个人身份、位置、收入等，而仍然允许统计分析塑造数据，洞悉数据中存在的真实模式或趋势。
二、差分隐私技术的应用差分隐私技术应用广泛，例如移动设备位置隐私保护、医疗数据隐私保护、社交网络数据隐私保护等领域。
1. 移动设备位置隐私保护在传统方法中，追踪移动设备位置需要通过使用设备的GPS，这也意味着可以通过广告公司、黑客或其他第三方追踪用户的身份和行为。
差分隐私技术解决了这一问题，它通过向采集的位置数据添加一些噪声，从而掩盖了用户的真实位置，仍然能够实现移动网络覆盖率和用户定位等服务。
2. 社交网络数据隐私保护社交网络是一个重要的数据共享平台，它允许社交网络用户分享他们的个人信息、交友、留言、喜好等数据。
但是，这些数据也可能被第三方和广告公司获取，这会威胁用户的身份安全。
差分隐私技术可以用于对社交网络数据进行匿名化处理，从而防止这些数据被未经授权的个人或组织获取。
3. 医疗数据隐私保护在医疗领域，医疗保健提供者和提供商需要收集和共享大量的高度敏感的患者数据，但是这些数据的存储和共享有可能泄露患者的隐私。
差分隐私技术可以使用加入符合随机分布的噪声对医疗数据中患者隐私进行保护，同时也可以保护医生对患者数据的访问，这样可以在保护隐私的前提下，依然提供有效的医疗服务。
差分隐私保护研究综述_李杨
0 引言
随着互联网技 术 的 迅 猛 发 展，数 据 的 共 享 变 得 越 来 越 便 捷，由此引发了人们对自身隐私泄露的担忧。近年来，由数据 泄露引发的社会恐慌在国内外时有发生，如美国著名互联网公 司美国在线（ AOL） 泄露了大量用户的网络搜索记录，有人根 据这些搜索记录找出了对应用户的真实身份，使得大量注册用 户的上网习惯被意外曝光。由该类事件可知，保护个人隐私远 远不止隐藏数据记录中的敏感属性（ 如姓名、住址、年薪等） 那 么简单，还要阻止敏感属性值与特定的实体或个人关联起来， 以防止由非敏感属性信息推测出个人的真实身份。近十几年 来数据挖掘技术的高速发展，也为隐私信息的保护带来了新的 挑战。因为数据挖掘的对象往往是海量数据，同时对这么多数 据进行访问，使得身份认证、权限控制等传统的数据库安全措 施毫无用武之地，因为这些手段只能防止敏感属性被用户直接 获取，间接推 理 获 得 敏 感 信 息 的 行 为 很 难 得 到 预 防。 由 此 可 见，隐私保护是一项应用广泛、多领域交叉的复杂的系统工程， 还有诸多方面需要深入研究并加以完善。
差分隐私保护与传统隐私保护方法的不同之处在于，它定 义了一个极为严 格 的 攻 击 模 型，并 对 隐 私 泄 露 风 险 给 出 了 严 谨、定量化的表示和证明。差分隐私保护在大大降低隐私泄露 风险的同时，极大地保证了数据的可用性。差分隐私保护方法 的最大优点是，虽然基于数据失真技术，但所加入的噪声量与 数据集大小无关，因此对于大型数据集，仅通过添加极少量的 噪声就能达到高级别的隐私保护。正是由于差分隐私保护方 法的诸多优势，使得该方法一经出现，就在国外掀起了一股研 究热潮，但在国内还未见相关文献，希望本文可以对国内隐私 保护领域的研究人员有所启迪，以吸引更多的学者参与到差分 隐私保护的研究中。
数据隐私保护中的差分隐私算法研究与改进
数据隐私保护中的差分隐私算法研究与改进随着互联网的普及和数据的大规模应用，数据隐私保护的重要性日益凸显。
在数据分析和挖掘过程中，个人隐私的暴露已成为一个亟待解决的问题。
为了解决隐私泄露问题，差分隐私算法应运而生。
本文将探讨数据隐私保护中的差分隐私算法研究与改进。
差分隐私是一种在数据处理过程中保护个人隐私的方法。
其核心思想是在保证数据分析结果的准确性的同时，通过添加噪声或修改原始数据来保护个体隐私。
差分隐私算法的目标是使分析结果不受特定个体数据的影响，从而防止通过对数据集的分析来推断出特定个体的隐私信息。
差分隐私算法的研究主要集中在两个方面：噪声注入和数据发布。
在噪声注入方面，主要有拉普拉斯噪声和指数机制两种常用的方法。
拉普拉斯噪声是一种加性噪声，在差分隐私中被广泛应用。
指数机制则是一种基于概率模型的方法，通过引入概率权重来进行隐私保护。
在数据发布方面，研究者们在差分隐私保护的前提下，对发布的数据进行一定的改动，保护个体隐私的同时尽量保持数据的可用性。
然而，当前的差分隐私算法仍然存在一些问题和挑战，需要进一步研究和改进。
首先，现有算法在数据分析结果的准确性和隐私保护程度之间存在一定的权衡。
过度的噪声注入可能会导致分析结果的不准确性，而保护隐私的不足可能会导致隐私泄露。
因此，如何在保证数据准确性的前提下提高隐私保护程度是一个需要解决的问题。
其次，当前的差分隐私算法在处理非均匀数据分布时存在一定的问题。
由于不同个体的数据分布可能存在差异，一些数据项的频次较高，而另一些数据项的频次较低。
在这种情况下，传统的差分隐私算法可能会导致信息损失和隐私保护不足。
因此，对于非均匀数据分布的处理仍然是一个待解决的问题。
另外，差分隐私算法在处理时间序列数据和多维数据时存在一定的挑战。
时间序列数据具有时序性和相关性，传统的隐私保护方法可能无法满足其特点。
而对于多维数据，差分隐私算法面临着隐私泄露和数据可用性之间的权衡。
如何在保护隐私的同时有效地处理时间序列数据和多维数据是一个需要进一步研究的问题。
面向混合型位置大数据的差分隐私聚类算法
2019年9月计算机工程与设计Sept.2019第40卷第9期COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN Vol.40No.9面向混合型位置大数据的差分隐私聚类算法张建坤，禹思敏（广东工业大学自动化学院，广东广州510006）摘要：针对现有的差分隐私聚类算法仅局限于实型数据的问题，提出一种基于混合型位置大数据的差分隐私聚类算法DPKD。
利用KD-medoids降维聚类算法对混合型位置大数据进行预处理，提取位置信息记录，采用邻近搜索找出聚类中心点，划分为T个聚类簇，添加Laplace噪声使其满足差分隐k,通过查询函数返回待发布的数据记录；分析DPKD算法数据查询误差高的问题，对初始中心点优化选择，提出一种改进的Op-DPKD算法。
性能评估结果表明，Op-DPKD算法解决了混合型位置大数据的隐k保护问题，提升了聚类效果，保证了混合型位置大数据的可用性％关键词：混合型位置大数据；差分隐k；聚类算法；隐k保护；数据预处理中图法分类号：TP393文献标识号：A文章编号：1000-7024（2019）09-2451-05doi：10.16208/j.issnl000-7024.2019.09.010Dfferential privacy clustering algorithm for mixed location big dataZHANG Jian-kun,YU Si-min(School of Automation,Guangdong University of Technology,Guangzhou510006,China)Abstract：Aiming at the problem that the existing differential privacy clustering algorithm is limited to real data,a differential privacy clustering algorithm based on mixed location big data,named as DPKD,was proposed.The KD-medoids dimension reduction clustering algorithm was used to preprocess the mixed location big data and extract the location information recorded from the mixed data set.The proximity search strategy was adopted to find the center point of clustering&which was divided into T clusters andLaplacenoisewasaddedtosatisfythediferentialprivacyprotectionmechanism.Thedatarecordedtobepublished were returned through the query function.The problem of higher data query error of DPKD algorithm was analyzed&an improved algorithm named as Op-DPKD was proposed for the optimization of initial center point.The performance evaluation results show that the Op-DPKD algorithm solves the privacy protection problem of mixed location big data and improves the cluste-ringefects whileensuringtheavailabilityofmixedlocationbigdata.Key words：mixed location big data；differential privacy；clustering algorithm；privacy protection；data preprocessing4引言随着移动通信互联网和云计算技术的飞速发展，智能手机、可穿戴设备、传感器等具有GPS芯片的IP可移动设备，可以将使用者的位置信息提交到位置感知应用程序中，为消费者提供了便利的个性化服务。
面向数据隐私保护的差分隐私算法研究
面向数据隐私保护的差分隐私算法研究随着人工智能技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的一种重要资源。
但是，大数据的存储和共享过程中，很容易涉及个人隐私的泄露。
如何保护数据隐私成为了数据共享和使用过程中不可忽视的问题。
其中，差分隐私算法是保护数据隐私的有效方法之一。
一、什么是差分隐私差分隐私是一种保护数据隐私的框架，通过增加噪声的方式对数据进行处理，使得处理后的数据无法还原出原始数据。
在差分隐私的框架下，任何一个查询结果都不会影响到单个个体的隐私。
同时，差分隐私算法可以保证算法的输出结果在一定误差范围内，不会对查询结果的准确性造成太大影响。
二、差分隐私的应用差分隐私算法被广泛应用于数据挖掘、智能家居、交通管理等多个领域。
例如，在数据挖掘中，差分隐私算法可以保证维度较高的数据不泄露个体隐私信息。
在智能家居中，差分隐私算法可以保证智能家居设备不会泄露家庭成员个人信息。
在交通管理中，差分隐私算法可以保证交通参与者的个人隐私信息不被泄露。
三、差分隐私算法的实现1.拉普拉斯加噪算法拉普拉斯加噪算法是差分隐私算法的基本方法之一。
该算法通过向每个查询结果添加一些随机扰动，来保护数据的隐私。
具体来说，对于一个查询结果q，拉普拉斯加噪算法会使得其得到一个扰动后的结果q'，公式如下：q' = q + Lap(Δf / ε)其中，Δf表示查询函数f的灵敏度，ε表示隐私参数，Lap表示拉普拉斯分布。
2.指数机制算法指数机制算法是差分隐私算法的另一种实现方式。
该算法通过对所有可能的查询结果进行评分，然后按照概率分布选择其中一个结果。
与拉普拉斯加噪算法不同，指数机制算法没有直接向查询结果添加噪声，而是通过概率选择的方式来实现隐私保护。
具体来说，对于一个查询结果q，指数机制算法会使得其被选择的概率为：P(q)∞ exp(εf(q) / 2Δf)其中，Δf表示查询函数f的灵敏度，ε表示隐私参数。
四、差分隐私算法的发展趋势与传统差分隐私算法相比，基于深度学习的差分隐私算法具有更高的保护隐私性和更佳的数据可用性。
数据隐私保护的差分隐私方法
数据隐私保护的差分隐私方法随着大数据时代的到来，个人隐私保护问题变得越来越重要。
在大规模数据收集和分析背景下，保护个人隐私已成为一项紧迫而严峻的挑战。
差分隐私方法作为一种可行的解决方案，已经受到了广泛的关注和应用。
本文将重点介绍差分隐私方法，探讨其在数据隐私保护中的应用和局限性。
差分隐私是一种强力的隐私保护方法，它通过在数据发布过程中引入噪声，使得攻击者无法确定特定个体的隐私信息。
这种方法与传统的隐私保护方法相比具有许多优势。
首先，差分隐私强调对个体隐私的保护，而不仅仅是对敏感数据的保护。
其次，差分隐私方法采用了一种统一的量化隐私保护级别的度量标准，可以更加准确地评估和控制隐私泄露的风险。
最重要的是，差分隐私可以在数据发布过程中提供一定的理论保证，确保数据对攻击者的隐私攻击具有足够的抵抗力。
差分隐私方法有多种实现方式，其中最常见的是添加随机噪声。
在差分隐私方法中，噪声的引入是保护隐私的关键。
通过在数据中引入噪声，可以有效地控制隐私泄露的风险。
具体而言，差分隐私方法可以分为局部差分隐私和全局差分隐私。
局部差分隐私是指在数据发布过程中为每个个体添加一定量的噪声，从而保护其个人隐私。
全局差分隐私则是在数据发布过程中为整个数据集添加噪声，以保护数据集的隐私。
差分隐私方法的核心思想是通过添加噪声来模糊原始数据，从而保护个体隐私。
然而，差分隐私方法也存在一些局限性。
首先是隐私保护与数据可用性之间的权衡。
由于噪声的引入，差分隐私方法往往会降低数据的可用性和精确性。
在某些情况下，为了保护隐私，必须对数据进行过度的去标识化和扰动，使得数据在实际应用中的效用下降。
其次，差分隐私方法对于特定个体的隐私保护效果可能有限。
虽然差分隐私可以保护整体数据集的隐私，但对于少数个体而言可能无法提供足够的保护。
尽管差分隐私方法存在一些局限性，但它仍然是当前隐私保护领域广泛使用的方法之一。
许多研究人员和数据处理机构已经采用了差分隐私方法，来保护用户的个人隐私。
差分隐私的轨迹隐私思维导图
基于差分隐私的轨迹隐私保护方案引言轨迹数据轨迹数据具有隐私含义，因为它足够精确，敌手可能由此得到用户的住址、工作信息和个人生活习惯等隐私数据k-匿名k-匿名最早用于隐私保护，但是大多数用户的行为可以被轻易追溯到现有轨迹隐私的困难如何构建高效采样机制来收集用户轨迹数据采用什么样的轨迹数据扰动混淆机制，可以有效抵抗具有背景知识的敌手攻击如何高效地提高轨迹数据发布的统计精度，增强公开发布的轨迹数据的可用性TPPDP方案能够增强轨迹数据的可用性量化轨迹数据的隐私保护程度有效抵抗基于一定背景知识的攻击者的攻击方案设计核心思想是在保证用户隐私的同时，提高轨迹发布数据的有效性，同时具有较高的执行效率。
操作步骤对原始轨迹数据集进行时间属性的泛化，相近时间节点的用户合并在同一区域，形成采样轨迹数据集在同一时间戳的用户通过聚类方法进行分组，利用差分隐私的指数机制计算该组的核心位置合并记录并删除异常轨迹数据在统计结果加入差分隐私的 Laplace 噪声，混淆统计数目的真实性进行发布核心算法轨迹处理子算法（TraPro）时间泛化计算距离计算质心计算每个cluster新中心点把距离质心最近的那些数据点分配给它，移动重心的位置到所有属于它的数据点的平均位置上k-means 聚类算法进行泛化对时间属性进行泛化，将比较接近的时间合并为同一个时间段，即划分在一个固定的时间区域内空间分割k-means方法对位置进行划分分割分区簇赋予效用值得到分区中心位置数据发布子算法（TraRel）轨迹优化记录真实数据对原始数据集和产生的新的轨迹数据集进行对比合并，列举出真实存在轨迹的记录数判断异常数据如果监测到记录数为 0，说明新的轨迹数据为空轨迹，判断该条轨迹为异常数据，不进行发布轨迹发布计算期望值选取噪声量噪声计数是这个区间内的随机值，当总计数达到原始数据集D 的大小时，上述过程停止，并输出统计记录算法理论分析TSTDA算法TPPDP 算法时间复杂度比 TSTDA算法低NGTMA算法TPPDP算法 与NGTMA 算法时间复杂度相同，但是在数据发布前，TPPDP算法在轨迹优化中增加了异常数据去除的步骤，后期不再进行异常数据处理方案分析隐私保护度分析子算法 TraPro 满足 -差分隐私子算法 TraRel 满足 -差分隐私性能分析算法执行时间TSTDA 和 NGTMA 的运算开销大于 TPPDP，时间代价高昂，导致运行速度较低，TPPDP 在执行效率上具有明显的优势轨迹合并时间与 TSTDA 和 NGTMA 相比，TPPDP 的轨迹合并时间较小，性能较优噪声产生时间与 TSTDA 和 NGTMA相比，TPPDP 的轨迹噪声产生时间较少，执行效率较高隐私保护强度与 TSTDA 和 NGTMA 相比，TPPDP 算法的互信息值较低，隐私损失度较低，安全性能较好发布数据效用与TSTDA和NGTMA相比，TPPDP的 HD 更小，和原始数据集更相似，具有更高的数据效用总分析与 TSTDA 和NGTMA 相比，TPPDP 算法执行时间较少，隐私损失度较低，数据可用性较高，性能表现整体趋向平稳结论本文方案建立了精准高效的轨迹数据采样模型，通过 k-means 对轨迹数据进行聚合抽样，同时引入提前预判机制能够提供更强的隐私保护能力，减少发布空轨迹的风险性，增加轨迹发布的有效性，保证更好的数据可用性实验结果证明了 TPPDP 在隐私保护强度、轨迹数据效用和执行效率上具有较大的优势。
隐私保护中的差分隐私技术应用研究
隐私保护中的差分隐私技术应用研究现如今，数据分析一直是人工智能和大数据时代最为重要的领域。
相较于传统的数据分析方法，新兴的数据分析技术依赖于庞大的数据来源，例如深度学习需要海量的数据进行模型的训练。
然而，随着数据来源的增多，数据泄露和隐私的泄漏问题也日益成为数据分析领域的重要难题，为此，科学家们将目光投向了全新的隐私保护技术——差分隐私。
差分隐私，即不与个体相关的隐私技术，通过人工加噪来保护个人隐私，在数据发布过程中增加一定的随机性，使得发布数据与个人对应的概率大大降低，从而达到保护隐私的目的。
实现差分隐私有多种方法，其中一种常见的方法便是拉普拉斯机制。
拉普拉斯机制是一种概率性隐私保护算法，它通过对原始数据添加服从拉普拉斯分布的噪音实现差分隐私。
噪音的量取决于保密性要求的大小，即如果需要更严格的隐私保护，那么就需要更大的噪音量。
在这种算法下，差分隐私机制可以在保护个人隐私的同时，允许研究人员获得数据的某些特征。
因此，可以有效地支持这些数据进行分析，同时保护个人隐私，避免数据泄露。
在差分隐私的保护下，个人隐私得以得到充分的保护和传输，但同时也给数据分析带来一定的挑战。
加入的噪音可能会影响分析的输出结果和精确度，而噪音量与隐私保护水平的调节也需要学习者有一定的专业技能。
与传统的隐私保护方案相比，差分隐私近几年来在实践中得到了越来越多的应用。
例如，在医疗卫生领域，医学研究人员需要获取离散化的数据来分析疾病发病率和预测模型。
而差分隐私通过添加噪音，可以确保数据是难以在规定的范围内再重新管理、分析和使用的。
在日常的智能家居使用中，差分隐私技术还可以保护用户数据，实现用户数据匿名化，其适用性非常强。
当然，随着人工智能和大数据的不断发展，隐私保护的需求也越来越强烈。
如何更好地平衡隐私保护和数据分析的需求，如何用更好的方式保证隐私的安全，这些都是未来数据分析领域需要解决的一些关键问题。
相信在差分隐私技术的持续优化下，数据分析和隐私保护领域都有望快速发展，为人工智能和大数据时代打下坚实的基础。
k-均值问题的差分隐私算法综述
k-均值问题的差分隐私算法综述
袁藩;徐大川;张冬梅
【期刊名称】《运筹学学报》
【年(卷),期】2022(26)3
【摘 要】k-均值问题是机器学习和组合优化领域十分重要的问题。它是经典的
NP-难问题,被广泛的应用于数据挖掘、企业生产决策、图像处理、生物医疗科技
等领域。随着时代的发展,人们越来越注重于个人的隐私保护:在决策通常由人工智
能算法做出的情况下,如何保证尽可能多地从数据中挖掘更多信息,同时不泄露个人
隐私。近十年来不断有专家学者研究探索带隐私保护的k-均值问题,得到了许多具
有理论指导意义和实际应用价值的结果,本文主要介绍关于k-均值问题的差分隐私
算法供读者参考。
【总页数】16页(P1-16)
【作 者】袁藩;徐大川;张冬梅
【作者单位】北京工业大学北京科学与工程计算研究院;山东建筑大学计算机科学
与技术学院
【正文语种】中 文
【中图分类】O221.7
【相关文献】
1.基于改进差分进化的K-均值聚类算法2.基于差分演化的K-均值聚类算法3.分布
式数据隐私保护K-均值聚类算法4.基于差分算法的K-均值聚类分析5.一种基于改
进差分进化的K-均值聚类算法研究
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医疗数据隐私保护中的差分隐私算法探讨
医疗数据隐私保护中的差分隐私算法探讨随着信息技术和医疗领域的发展，医疗数据的采集和使用越来越广泛，但同时也引发了对医疗数据隐私保护的关注。
医疗数据包含了个人的敏感信息，如病历、基因数据等，因此需要采取相应的措施来保护患者的隐私。
差分隐私算法作为一种有效的隐私保护工具，对于医疗数据隐私保护具有重要意义。
本文将对医疗数据隐私保护中的差分隐私算法进行探讨。
一、差分隐私算法的基本原理差分隐私是一种强隐私保护模型，旨在保护个体数据隐私的同时，提供对数据的有效分析。
其基本原理是通过在查询结果中引入噪音，使得攻击者无法通过分析查询结果来判断某个个体数据是否参与了计算。
在医疗数据隐私保护中，差分隐私算法可以通过在医疗数据中引入噪音来保护患者的隐私。
例如，在统计分析中，可以在查询结果中添加噪音，使得结果仍具有高度的准确性，但同时保护了患者的个人隐私。
差分隐私算法在医疗数据隐私保护中的应用可以分为数据发布和数据分析两个方面。
二、差分隐私在医疗数据发布中的应用在医疗数据发布中，差分隐私算法可以通过对数据进行扰动来保护患者的隐私。
常见的差分隐私技术包括拉普拉斯机制和指数机制。
拉普拉斯机制是一种差分隐私常用的扰动方法，其基本原理是在查询结果中添加服从拉普拉斯分布的噪音。
在医疗数据发布中，可以使用拉普拉斯机制来对病历数据进行扰动，从而保护患者的敏感信息。
指数机制是另一种常用的差分隐私技术，其通过引入指数分布的噪音来实现差分隐私。
三、差分隐私在医疗数据分析中的应用除了医疗数据发布，差分隐私算法还可以在医疗数据分析中应用，保护患者的隐私。
在数据分析中，常见的差分隐私技术包括随机响应和局部差分隐私。
随机响应是一种常用的差分隐私算法，其通过在查询结果中添加随机噪音来实现差分隐私。
在医疗数据分析中，可以使用随机响应来保护患者的个人隐私，同时仍能获得有效的统计信息。
局部差分隐私是另一种常用的差分隐私技术，其通过在查询过程中加入随机噪音来实现差分隐私。
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万方数据
万方数据
万方数据
万方数据
差分隐私保护k-means聚类方法研究
作者：李杨， 郝志峰， 温雯， 谢光强， LI Yang， HAO Zhi-feng， WEN Wen， XIE Guang-qiang
作者单位：李杨,谢光强,LI Yang,XIE Guang-qiang(广东工业大学自动化学院,广州510006;广东工业大学计算机学院,广州510006)， 郝志峰,温雯,HAO Zhi-feng,WEN Wen(广东工业大学计算机学院 广州510006)
刊名：
计算机科学
英文刊名：Computer Science
年，卷(期)：2013,40(3)
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2.李杨.郝志峰.肖燕珊.袁淦钊.谢光强差分隐私DPE k-means数据聚合下的多维数据可视化[期刊论文]-小型微型计算机系统 2013(7)
引用本文格式：李杨.郝志峰.温雯.谢光强.LI Yang.HAO Zhi-feng.WEN Wen.XIE Guang-qiang差分隐私保护k-means聚类方法研究[期刊论文]-计算机科学 2013(3)。