基于差分隐私的数据世系发布方法

摘要：

数据世系描述数据产生、演化的机理和流程,对数据质量评估、数据恢复、数据分析有重要意义.伴随着数据共享的日益深化,对数据世系的主要表现结构世系工作流进行共享的需求也日益迫切.世系工作流中包含的节点模块,以及节点间的时序关系可能涉及数据所有者的隐私,对其进行共享不可避免地会带来隐私保护问题.已有研究侧重世系工作流局部映射关系的维持,对世系工作流可用性的重要表现——工作流时序约束关系维持效果较弱;也缺少对工作流相邻节点有向度分布隐私的保护.针对上述问题,引入输入/输出度序列(Input and Output Degree Sequence with Scale i,IO-iD)模型,在描述世系工作流节点度分布的同时,兼顾对工作流方向特性的提取;提出Previous-Next时序序列结构,描述工作流中节点与其邻接节点的子结构特征;在此基础上,提出基于差分隐私的隐私保护世系工作流发布算法DpriPP,实现弱背景知识依赖的隐私保护世系工作流发布与工作流时序依赖关系可用性的有效维持.理论分析和实验结果表明,所提算法在保护世系工作流局部相邻节点有向度分布隐私的同时,能有效维持世系工作流节点局部与整体时序依赖关系的可用性.

关键词：隐私保护、世系工作流、差分隐私、IO-iD序列模型、Previous-Next时序序列

所属期刊栏目：43

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：本课题得到国家自然科学基金61772131,61370077

在线出版日期：2020-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：573-586