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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明属于信息安全领域，具体涉及一种基于个性化本地差分隐私的数据收集方法。该方法包括：服务器将原始数据集合划分，设置若干个隐私级别，划分结果与隐私级别公开。用户选择一个隐私级别，在本地对自己的原始数据进行编码扰动，并将扰动后数据发送至服务器。服务器收集数据并在各个隐私级别下进行统计分析，估算出原始数据的频率分布结果，并将每个隐私级别下的结果进行加权组合，得到最终的频率分布结果。本发明可以抵抗具有任意背景知识的攻击者和防止来自不可信第三方的隐私攻击；本发明从用户层面实现了个性化并考虑了不同数据的敏感性差异，使用户可以自行把控隐私保护力度，数据不会出现过度保护，服务器得到的估计结果更为准确。

主权项：1.一种基于个性化本地差分隐私的数据收集方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：服务器将原始数据集合划分为敏感数据集合XS和非敏感数据集合XN两部分，把划分结果公开；服务器设置h个隐私级别，每个级别对应不同的隐私预算，当隐私级别为t时，该级别对应的隐私预算用∈t表示t＝1，2，3…，h，所有隐私级别和隐私预算一并公开；S2：用户根据自身情况与习惯特征，任意选择一个隐私级别；用户在本地将自已的原始数据编码并扰动，随后将选择的隐私级别和扰动数据发送给服务器；所述用户在本地将自已的原始数据编码并扰动，包括：S21：用户将自已的原始数据在本地编码成长度为|XS|+|XN|的向量，该向量每一位对应着一种原始数据，前|XS|位对应着|XS|种敏感数据，后|XN|位对应着|XN|种非敏感数据；该向量用户原始数据对应位为1，其他位均为0；S22：对向量的每一位分别进行扰动，若向量该位为1则有概率扰动成0，若向量该位为0，则有概率扰动成1；对于向量的前|XS|位，按照如下概率进行扰动： 对于向量的后|XN|位，按照如下概率进行扰动： 其中v表示扰动前向量，vi表示扰动前向量v的第i位；u表示扰动后向量，ui表示扰动后向量u的第i位；Prui|vi表示vi扰动成ui的概率；t表示用户所选的隐私级别，∈t表示用户所选的隐私级别对应的隐私预算；S3：服务器将用户发送的扰动数据进行聚合，数据被聚合划分至h个集合中；该h个集合与S1中设置的h个隐私级别一一对应；S4：服务器分别对每个隐私级别对应集合中的扰动数据进行统计分析，估算出所有原始数据的频率分布结果；S5：服务器对所有隐私级别下的频率分布结果进行加权组合，得到最终的频率分布结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 一种基于个性化本地差分隐私的数据收集方法