【摘 要】
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大数据时代的到来引领了数据分析技术发展的热潮,大数据分析的意义在于其能透过数据的表象发现隐藏在数据中的规律,从而找到无关事物之间的联系,进而能总结为经验指导决策.数
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大数据时代的到来引领了数据分析技术发展的热潮,大数据分析的意义在于其能透过数据的表象发现隐藏在数据中的规律,从而找到无关事物之间的联系,进而能总结为经验指导决策.数据挖掘技术作为大数据分析的基本算法,在飞速发展的同时,也给数据分析带来了一系列问题。隐私问题就属于数据分析带来的问题之一,考虑到敏感数据所携带的信息,使得数据拥有方不得不担忧数据信息泄露后所带来的隐私泄露问题,这种担心制约着数据拥有方开展数据分析的工作,因此在保护数据隐私的同时进行数据分析工作是隐私保护技术的目标.差分隐私数据保护技术作为隐私保护技术的第三代技术,在发展之初遍在学术圈引起了广泛的关注,并迅速成为行业的代表性技术。差分隐私技术不仅在理论上严格保证了隐私的保护度,并且引入了量化指标量化隐私保护的程度,是隐私保护技术中突破性技术.在众多差分隐私数据保护算法中,DiffGen算法是代表性算法之一,本论文的研究基于DiffGen算法,针对DiffGen算法的不足,优化算法过程,提供了一种基于小波变换的差分隐私数据发布方法W-DiffGen,有效减少了算法过程中的噪音量,提升了加噪后数据的可用性。本文的主要工作如下:1)背景研究.就数据挖掘隐私保护技术,差分隐私数据保护技术等数据挖掘应用问题的联系,介绍课题背景和研究现状.2)发现问题.差分隐私数据保护技术的代表性算法DiffGen在隐私预算的合理利用和加噪方式上存在可优化空间.3)解决问题.通过设计新的隐私预算合理分配方案及融合小波变换加噪方式优化DiffGen算法的问题,设计并实现了W-DiffGen算法.4)实验分析.通过真实数据集和分类器验证W-DiffGen算法的有效性,证实W-DiffGen算法在分类精度上的有效提升.5)展望算法的其他不足之处,以及差分隐私技术发展的方向.
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