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DiffPRFs：一种面向随机森林的差分隐私保护算法
差分隐私 隐私保护 随机森林 数据挖掘
2016/12/3
提出一种基于随机森林的差分隐私保护算法DiffPRFs，在每一棵决策树的构建过程中采用指数机制选择分裂点和分裂属性，并根据拉普拉斯机制添加噪声。在整个算法过程中满足差分隐私保护需求，相对于已有算法，该方法无需对数据进行离散化预处理，消除了多维度大数据离散化预处理对于分类系统性能的消耗，便捷地实现分类并保持了较高的分类准确度。实验结果验证了本算法的有效性以及相较于其他分类算法的优势。
应对多组合复杂攻击及前景知识攻击，提出一种新的基于差分隐私保护机制的位置大数据发布模型，创新设计可用性评估反馈机制模块，引入时间变量动态地针对敏感属性以及身份识别等分析模型的服务质量，能在位置大数据与非位置大数据相结合、用户背景知识不确定等情况下保护用户的位置隐私。仿真实验基于多种空间索引技术验证了新发布模型能够在指定的私密性条件下，为位置查询服务发布具有更高准确率的匿名数据。