| 基于差分隱私的數據脫敏技術研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>863 K | |
| 標簽： 數據脫敏 差分隱私 Laplace機制 | |
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| 文檔介紹：隨著人工智能和大數據技術的發展，全球數據產業規模和數據儲量呈爆發式增長。在挖掘數據價值的同時，確保數據安全已成為亟需解決的關鍵問題。數據脫敏技術通過預先設定的規則和算法，對敏感數據進行變換，去除數據中的敏感信息，可防止敏感數據被非法訪問、獲取，又可以減少對整體數據集挖掘利用的影響，實現了保持數據可用性的同時，保護用戶的隱私數據。針對神經網絡預測模型中的數據隱私保護問題，利用差分隱私技術中的Laplace機制對Adult數據集進行脫敏，并在神經網絡預測模型中進行驗證，對比原始數據、差分隱私脫敏數據及其他脫敏技術數據生成模型的預測效果，結果表明，經差分隱私技術處理后的數據，既保證了數據隱私，又實現了數據的有效利用。 | |
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