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差分隱私統計數據發布

  • 作者：吳英傑|責編:張瑞慶//戰曉雷
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302524168
  • 出版日期：2022/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：161
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要闡述數據統計發布中的差分隱私保護模型及其關鍵演算法。全書共8章，主要內容包括差分隱私基礎知識、面向任意區間樹結構及其擴展背景（考慮區間計數查詢分佈和異方差加噪）下的差分隱私直方圖發布、面向流/連續數據發布的差分隱私保護、差分隱私數據發布方法的誤差分析等。
    本書主要面向高等學校電腦科學與技術、網路空間安全、管理科學與工程等學科相關專業高年級本科生、研究生以及數據安全隱私保護的研究者。
作者介紹
吳英傑|責編:張瑞慶//戰曉雷
    吳英傑，1979年6月出生，福建安溪人，博士，副教授，碩士生導師，美國賓夕法尼亞州立大學訪問學者。2001年7月畢業於福州大學電腦科學與技術專業，獲學士學位；2004年3月畢業於福州大學電腦軟體與理論專業，獲碩士學位，隨後留校任教；2012年3月獲東南大學電腦應用技術博士學位；2012年7月破格晉陞副教授並獲碩士生導師資格。     現為福州大學國家精品資源共享課程「演算法與數據結構」和福建省優質碩士學位課程「演算法設計與分析」第二負責人，福州大學精品課程「高級語言程序設計」負責人，同時兼任福州大學ACM國際大學生程序設計競賽代表隊總教練，已帶領福州大學代表隊6次晉級ACM國際大學生程序設計競賽全球總決賽；兼任福建省電腦學會常務理事、教育工作委員會主任委員。曾獲「寶鋼優秀教師獎」、「福建省優秀共產黨員」、「福建青年五四獎章」、「福州大學十佳青年教職工」、「福州大學教學新秀」等稱號。     主要從事數據安全、數據挖掘與演算法設計等方面的研究。近年來，先後主持1項國家自然科學基金項目、2項福建省自然科學基金項目和1項福建省教育廳科技項目的研究工作。已授權國家發明專利2項，主持的教改項目獲2014年福建省教學成果一等獎。近期在《軟體學報》、《電腦研究與發展》等國內外重要學術期刊和國際會議上發表30多篇學術論文。
目錄
第1章  基於差分隱私的統計數據發布概述
  1.1  ε-差分隱私模型
  1.2  差分隱私的實現機制
    1.2.1  Laplace機制
    1.2.2  指數機制
  1.3  差分隱私的組合特性
  1.4  差分隱私數據保護框架
  1.5  差分隱私保護方法的性能度量
  參考文獻
第2章  面向任意區間樹結構的差分隱私直方圖發布
  2.1  引言
  2.2  基礎知識與問題提出
  2.3  面向任意區間樹結構的差分隱私直方圖發布迭代演算法
    2.3.1  k-區間樹
    2.3.2  局部最優線性無偏估計及其演算法
    2.3.3  基於LBLUE解全局最優線性無偏估計的迭代演算法
    2.3.4  演算法分析
    2.3.5  實驗結果與分析
  2.4  面向任意區間樹結構的差分隱私直方圖發布線性時間演算法
    2.4.1  差分隱私區間樹中節點權值的最優線性無偏估計
    2.4.2  求解差分隱私區間樹節點權值最優線性無偏估計的演算法
    2.4.3  演算法複雜度分析
    2.4.4  實驗結果與分析
  2.5  本章小結
  參考文獻
第3章  異方差加噪下的差分隱私直方圖發布
  3.1  引言
  3.2  基礎知識與問題提出
  3.3  基於區間查詢概率的差分隱私直方圖發布
    3.3.1  問題提出
    3.3.2  基於區間計數查詢概率的差分隱私直方圖發布演算法
    3.3.3  實驗結果與分析
  3.4  異方差加噪下面向任意樹結構的差分隱私直方圖發布演算法
    3.4.1  節點覆蓋概率計算
    3.4.2  節點係數計算及隱私預算分配
    3.4.3  演算法描述與分析
    3.4.4  實驗結果與分析
    3.4.5  演算法運行效率比較
  3.5  本章小結
  參考文獻
第4章  差分隱私流數據自適應發布
  4.1  引言
  4.2  基礎知識與問題提出
  4.3  基於歷史查詢的差分隱私流數據自適應發布
    4.3.1  滑動窗口下的區間樹動態構建
    4.3.2  節點被覆蓋概率計算及隱私預算預分配
    4.3.3  基於歷史查詢的差分隱私流數據發布自適應演算法HQ_DPSAP
    4.3.4  實驗結果與分析
  4.4  異方差加噪下差分隱私流數據發布一致性優化演算法
    4.4.1  一致性約束優化

    4.4.2  基於滑動窗口的差分隱私流數據一致性優化演算法
    4.4.3  演算法分析
    4.4.4  實驗結果與分析
  4.5  本章小結
  參考文獻
第5章  基於矩陣機制的差分隱私連續數據發布
  5.1  引言
  5.2  基礎知識與問題提出
  5.3  基於矩陣機制的差分隱私連續數據發布
  5.4  隱私連續數據發布演算法
    5.4.1  策略矩陣的構建
    5.4.2  查詢均方誤差的降低
    5.4.3  最小誤差的快速求解
    5.4.4  優化效果分析
    5.4.5  實驗結果與分析
  5.5  本章小結
  參考文獻
第6章  指數衰減模式下的差分隱私連續數據發布
  6.1  引言
  6.2  基礎知識與問題提出
  6.3  指數衰減模式下的差分隱私連續數據發布
    6.3.1  策略矩陣構造
    6.3.2  利用對角矩陣優化發布精度
    6.3.3  實驗結果與分析
  6.4  本章小結
  參考文獻
第7章  基於矩陣機制的差分隱私流數據實時發布
  7.1  引言
  7.2  基礎知識與問題提出
  7.3  差分隱私流數據實時發布
    7.3.1  樹模型構建
    7.3.2  利用矩陣機制優化查詢精度
    7.3.3  演算法描述
    7.3.4  演算法分析
    7.3.5  實驗結果與分析
  7.4  指數衰減模式下的差分隱私流數據發布
    7.4.1  演算法思想
    7.4.2  演算法描述
    7.4.3  演算法分析
    7.4.4  實驗結果與分析
  7.5  基於歷史查詢的差分隱私流數據實時發布
    7.5.1  演算法思想
    7.5.2  演算法描述
    7.5.3  實驗結果與分析
  7.6  本章小結
  參考文獻
第8章  矩陣機制下差分隱私數據發布方法的誤差分析
  8.1  引言
  8.2  基礎知識與問題提出
  8.3  Prievlet演算法的誤差分析

    8.3.1  Prievlet差分隱私演算法
    8.3.2  分析Prievlet演算法的均方誤差
    8.3.3  求解Prievlet演算法的均方誤差
  8.4  O(log32N)精確度指標
  8.5  實驗分析
    8.5.1  驗證固定區間查詢誤差演算法
    8.5.2  驗證平均區間查詢誤差演算法
  8.6  本章小結
  參考文獻

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