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面向数据发布和分析的差分隐私保护
外文标题：Differential privacy in data publication and analysis
文献类型：期刊
作者：张啸剑^[1]孟小峰^[2]
机构：[1]中国人民大学信息学院
[2]中国人民大学信息学院

通讯作者：Zhang, X.-J.(xjzhang82@gmail.com)
年：2014
期刊名称：计算机学报
卷：37
期：4
页码范围：927-949
增刊：增刊
收录情况：EI(20141817659692)中文核心期刊要目总览中国科技核心期刊CSCD(CSCD:5110019)
所属部门：信息学院
语言：中文
ISSN：0254-4164
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjxb201404018.aspx
DOI：10.3724/SP.J.1016.2014.00927
人气指数：3
浏览次数：3
基金：国家自然科学基金; 国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金; 高等学校博士学科点专项科研基金(20130004130001)资助．
关键词：差分隐私;数据发布;隐私保护;数据分析
摘要：随着数据分析和发布等应用需求的出现和发展，如何保护隐私数据和防止敏感信息泄露成为当前面临的重大挑战。基于犽-匿名或者划分的隐私保护方法，只适应特定背景知识下的攻击而存在严重的局限性。差分隐私作为一种新出现的隐私保护框架，能够防止攻击者拥有任意背景知识下的攻击并提供有力的保护。文中对差分隐私保护领域已有的研究成果进行了总结，对该技术的基本原理和特征进行了阐述，重点介绍了当前该领域的研究热点：差分隐私下基于直方图的发布技术、基于划分的发布技术以及回归分析技术。在对已有技术深入对比分析的基础上，指出了差分隐私保护技术的未来发展方向。
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