支持隐私保护的极限学习机研究

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1、万方数据分类号UDC作者姓名：指导教师：申请学位级别：学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：密级学位论文支持隐私保护的极限学习机研究朱作玉杨晓春教授东北大学信息科学与工程学院硕士学科类别：工学计算机软件与理论2014年6月论文答辩日期：2014年6月2014年7月答辩委员会主席：于戈王斌石祥滨东北大学2014年6月万方数据AThesisinComputerSoftwareandTheoryOnExtremeLearningMachineforPreservingPrivaciesByZhuZuoyuS

2、upervisor：ProfessorYangXiaochunNortheasternUniversityJune2014万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢二此思。学位论文作者签名：苯1等丕日期：仞f舛6月2年日学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留

3、、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口／／一年口一年半口两年口学位论文作者签名：某7≯主签字日期：加缸茸∥月2／-／-rJ"日∥v■卞叮uNy’导师签名：签字日期：MJ嘲月谚司万方数据支持隐私保护的极限学习机研究摘要随着信息技术的不断发展，人们在要求获得信息服务的同时，对隐私信息的保护也越来越重视。特别是在针对数据库中大规

4、模数据的统计分析与分类的过程中，保护个人的隐私的同时发布数据库整体的统计量信息具有重要的现实意义，也是一项重大的技术挑战。差分隐私是目前统计查询处理领域最有前景的隐私保护技术之一。它通过向每个查询中注入噪声，防止攻击者推断出数据库中任何个体的数据纪录是否在该数据库中。极限学习机是一个主要用于分类、回归问题的机器学习算法，它获得了比支持向量机这一目前使用最为广泛的分类技术更好的泛化性能和更快的学习速度。因此，本文重点研究支持隐私保护的极限学习机技术，以兼顾统计信息的发布与个体信息的隐私保护。本文综述了用于构建支持隐

5、私保护分类器的隐私保护技术和分类器技术，并研究了支持隐私保护的极限学习机的构建。为了解决分类器存在的隐私泄露问题，本文首先给出了一个背景知识很强的隐私攻击模型，并给出了衡量分类器的隐私保护能力的度量用于对支持不同隐私保护技术的分类器进行比较。然后分析得到极限学习机具有类似支持向量机的等价经验风险最小化形式，利用支持差分隐私的经验风险最小化的隐私保护能力的证明，给出支持差分隐私的极限学习机的隐私保护能力的证明。为了保留极限学习机极快的学习速度、宽松的约束条件、良好的泛化性能，本文建立了两种支持差分隐私极限学习机，即

6、支持基于输出扰动差分隐私的极限学习机和支持基于目标扰动差分隐私的极限学习机。最后，本文在真实数据集上进行了广泛的实验。验证了线性系统求解极限学习机和求解与其等价的经验风险最小化形式得到的分类器的等价性；比较了支持隐私保护技术的极限学习机的隐私保护能力；验证了本文建立的支持差分隐私的极限学习机具有极快的学习速度，同时保留了极限学习机相对于支持向量机的泛化性能的优越性，并且在相同的隐私保护要求下相对支持差分隐私的支持向量机具有更稳定的泛化性能。关键词：差分隐私；极限学习机；分类；回归；隐私保护．II．万方数据’J’’

7、⋯、．J，、一J⋯，、OnExtremeLearningMachineforPreservingPrivaciesAbstractAsthedevelopmentoftheinformationtechnique，wepaymoreandmoreattentiontotheprotectionofpfivmeinformationwhileusingtheinformationservices．Especially，intheprocedureofstatisticalanalysisandclassificat

8、ionforlargescaledataset，ithassignificantpracticalimportanceandisahugetechnicalchallengetopreservetheprivacyofindividualwhilereleasingthestatisticalpropertyofthedatabaseasawhole．Differenti