效用优化的本地差分隐私集合数据频率估计机制

作     者：曹依然 朱友文 贺星宇 张跃 Cao Yiran;Zhu Youwen;He Xingyu;Zhang Yue

作者机构：南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学)广西桂林541004 

出 版 物：《计算机研究与发展》 (Journal of Computer Research and Development)

年 卷 期：2022年第59卷第10期

页      面：2261-2274页

核心收录：

学科分类：0839[工学-网络空间安全] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2021YFB3100400) 国家自然科学基金项目(62172216) 江苏省自然科学基金项目(BK20211180) 广西可信软件重点实验室开放课题(KX202034) 

主　　题：本地差分隐私 频率估计 集合数据 隐私保护 效用优化 

摘      要：本地差分隐私具有不需要可信第三方、交互少、运行效率高等优点,近年来受到了广泛关注.然而,现有本地差分隐私集合数据频率估计机制未能考虑数据的隐私敏感度差异,将所有数据同等对待,这会对非敏感数据保护过强,导致估计结果准确度低.针对这一问题,定义了集合数据效用优化本地差分隐私(set-valued data utility-optimized local differential privacy, SULDP)模型,考虑了原始数据域同时包含敏感值和非敏感值的情况,在不减弱对敏感值保护的前提下,允许降低对非敏感值的保护.进一步,提出了符合SULDP模型的5种频率估计机制suGRR,suGRR-Sample, suRAP,suRAP-Sample和suWheel,理论分析证实,相对于现有的本地差分隐私机制,所提方案能够对敏感数据实现完全相同的保护效果,并通过降低非敏感数据的保护效果,实现了频率估计结果的准确度提升.最后,在真实和模拟数据集上评估了新的方案,实验结果证明了所提的5种机制能够有效降低估计误差,提升数据效用,其中suWheel机制表现最优.