關(guān)鍵詞：差分隱私 置信度分析 概率推理攻擊模型 隱私保護(hù) 

摘要：為了解決數(shù)據(jù)和分析過(guò)程中用戶(hù)真實(shí)數(shù)據(jù)信息被披露的問(wèn)題,降低攻擊者通過(guò)差分攻擊和概率推理攻擊獲取真實(shí)結(jié)果的概率,提出了一種基于置信度分析的差分隱私保護(hù)參數(shù)配置方法。在攻擊者概率推理攻擊模型下對(duì)攻擊者置信度進(jìn)行分析,使之不高于根據(jù)數(shù)據(jù)隱私屬性所設(shè)置的隱私概率閾值。所提出的方法能夠針對(duì)不同查詢(xún)用戶(hù)查詢(xún)權(quán)限的差異配置更加合理的隱私保護(hù)參數(shù),避免了隱私披露的風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)驗(yàn)分析表明,所提出的方法根據(jù)查詢(xún)權(quán)限、噪聲分布特性以及數(shù)據(jù)隱私屬性分析攻擊者置信度與隱私保護(hù)參數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,并據(jù)此推導(dǎo)出隱私保護(hù)參數(shù)的配置公式,從而在不違背隱私保護(hù)概率閾值的情況下配置合適的ε參數(shù)。

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