计算机应用研究

作者：欧阳佳,肖政宏,刘少鹏,印鉴,林丕源,

单位：1.广东技术师范学院计算机科学学院,广州510665；2.中山大学数据科学与计算机学院,广州510275；3.华南农业大学数学与信息学院,广州510642；

关键词：隐私保护,差分隐私,隐私参数,隐私泄露,

基金：国家自然科学基金资助项目(61702119)；广东省教育厅青年创新人才项目(自科)(2015KQNCX084)；广州市科技计划资助项目(201804010236,201607010152)；广东省省级科技计划资助项目(2016A010101029)；；

隐私参数ε能度量隐私保护程度及噪声量，但是其设置只能依赖于实验或专业人士经验，限制了差分隐私模型的使用与推广。针对这个问题，基于（ρ1，ρ2）-隐私模型提出一种启发式的隐私参数ε设置策略（limit privacy breaches in differential privacy，LPBDP），分析隐私参数ε与（ρ1，ρ2）的内在联系，实现噪声量的添加由（ρ1，ρ2）决定。LPBDP通过如下启发式原则设置隐私参数ε：如果攻击者关于目标受害者的先验概率小于阈值ρ1，攻击者得到差分隐私查询策略返回的加噪结果后，关于目标受害者的后验概率必须小于阈值ρ2。实验表明，LPBDP能够更直观地设置隐私参数ε以满足差分隐私约束。

来源：2019年第1期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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