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2018年1月17日青年博士论坛预告

来源: bd手机版官网登录ios | 发表时间: 2018-01-12 | 浏览次数: 1784

时间:117(周三) 10:30-11:15

地点:仙林校区计算机学科楼327会议室 

报告人:王豪

目:相关性数据差分隐私发布方法

  

: 对数据的相关性进行分析挖掘可以获得丰富的信息,但攻击者也可以利用相关性信息推断出用户的隐私。因此,如何保护用户的数据隐私而不破坏数据的相关性成为差分隐私保护机制研究中的一个关键问题。针对现有基于建模的方法可用性较低而基于变换的方法破坏了相关性的缺陷,提出了一种基于不可区分性的相关性数据差分隐私发布方法,生成与待保护数据相关性一致的拉普拉斯噪声序列,叠加到原始数据中发布。由于噪声与原始数据的相关性一致,在隐私保护方面可以防止滤波等攻击方式的攻击,为相关性数据提供更高的保护强度;在数据可用性方面,又保持了原始数据的相关性,可以更好地支持数据挖掘规律性的发现。所提出的方法解决了相关性数据差分隐私发布问题,是对差分隐私理论机制的重要扩展和补充。

  

报告人简介:

王豪,男,出生于19901月,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室在读博士生,研究方向为数据挖掘与隐私保护。在读期间以第一作者发表Knowledge-Based SystemsJCR 1区)、Intelligent Data AnalysisCCF C)等SCI/EI论文5篇,在审4篇,并受邀担任TIFSJASIST等顶级期刊审稿人。申请发明专利及软件著作权4项,授权3项,参与973计划、国家自然科学基金(排名第3)及武汉市应用基础研究计划(排名第3)项目各1项。


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