基于差分隱私的數(shù)據(jù)脫敏技術研究
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大小：863 K
標簽： 數(shù)據(jù)脫敏 差分隱私 Laplace機制
所需積分：0分積分不夠怎么辦,？
文檔介紹：隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展,，全球數(shù)據(jù)產業(yè)規(guī)模和數(shù)據(jù)儲量呈爆發(fā)式增長,。在挖掘數(shù)據(jù)價值的同時,，確保數(shù)據(jù)安全已成為亟需解決的關鍵問題,。數(shù)據(jù)脫敏技術通過預先設定的規(guī)則和算法,，對敏感數(shù)據(jù)進行變換,，去除數(shù)據(jù)中的敏感信息，可防止敏感數(shù)據(jù)被非法訪問,、獲取,，又可以減少對整體數(shù)據(jù)集挖掘利用的影響，實現(xiàn)了保持數(shù)據(jù)可用性的同時,，保護用戶的隱私數(shù)據(jù),。針對神經網絡預測模型中的數(shù)據(jù)隱私保護問題，利用差分隱私技術中的Laplace機制對Adult數(shù)據(jù)集進行脫敏,，并在神經網絡預測模型中進行驗證,，對比原始數(shù)據(jù)、差分隱私脫敏數(shù)據(jù)及其他脫敏技術數(shù)據(jù)生成模型的預測效果,，結果表明,，經差分隱私技術處理后的數(shù)據(jù)，既保證了數(shù)據(jù)隱私,，又實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的有效利用,。
現(xiàn)在下載
VIP會員，AET專家下載不扣分,；重復下載不扣分,，本人上傳資源不扣分。