差分隐私保护及其应用_熊平

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1、第３７卷第１期计算机学报Ｖｏｌ．３７Ｎｏ．１２０１４年１月ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＪａｎ．２０１４差分隐私保护及其应用熊平１），２）２），４）３）朱天清王晓峰１）（中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉４３００７３）２）（澳大利亚迪肯大学信息技术学院墨尔本澳大利亚３１２５）３）（中国科学院计算技术研究所无线传感网络实验室北京１００１９０）４）（武汉轻工大学数学与计算机学院武汉４３００２３）摘要数据发布与数据挖掘中的隐私保护问题是目前信息安全领域的一个研究热点．作为一种严格的和可

2、证明的隐私定义，差分隐私近年来受到了极大关注并被广泛研究．文中分析了差分隐私保护模型相对于传统安全模型的优势，对差分隐私基础理论及其在数据发布与数据挖掘中的应用研究进行综述．在数据发布方面，介绍了各种交互式和非交互式的差分隐私保护发布方法，并着重从精确度和样本复杂度的角度对这些方法进行了比较．在数据挖掘方面，阐述了差分隐私保护数据挖掘算法在接口模式和完全访问模式下的实现方式，并对这些算法的执行性能进行了分析．最后，介绍了差分隐私保护在其它领域的应用，并展望未来的研究方向．关键词差分隐私；数据发布；数据挖

3、掘；机器学习；统计查询；隐私保护中图法分类号ＴＰ３９１ＤＯＩ号１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１４．００１０１ＡＳｕｒｖｅｙｏｎＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌＰｒｉｖａｃｙａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ１），２）２），４）３）ＸＩＯＮＧＰｉｎｇＺＨＵＴｉａｎ－ＱｉｎｇＷＡＮＧＸｉａｏ－Ｆｅｎｇ１）（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＳｅｃｕｒｉｔｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＺｈｏｎｇｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＬａｗ，Ｗｕｈａｎ４３００７３）２）（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎ

4、ｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＤｅａｋｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｍｅｌｂｏｕｒｎｅ３１２５，Ａｕｓｔｒａｌｉａ）３）（ＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９０）４）（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＷｕｈａｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ４３００２３）Ａｂｓｔｒａｃｔ

5、Ｐｒｉｖａｃｙｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇｉｎｄａｔａｒｅｌｅａｓｅａｎｄｍｉｎｉｎｇｉｓａｈｏｔｔｏｐｉｃｉｎｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｅｃｕｒｉｔｙｆｉｅｌｄｃｕｒｒｅｎｔｌｙ．Ａｓａｎｅｗｐｒｉｖａｃｙｎｏｔｉｏｎ，ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｐｒｉｖａｃｙ（ＤＰ）ｈａｓｇｒｏｗｎｉｎｐｏｐｕｌａｒｉｔｙｒｅｃｅｎｔｌｙｄｕｅｔｏｉｔｓｒｉｇｉｄａｎｄｐｒｏｖａｂｌｅｐｒｉｖａｃｙｇｕａｒａｎｔｅｅ．Ａｆｔｅｒａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｄｉｆｆｅｒ－ｅｎｔｉａｌｐｒｉｖａｃｙｍｏｄｅｌ

6、ｒｅｌａｔｉｖｅｔｏｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｏｎｅｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｕｒｖｅｙｓｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｐｒｉｖａｃｙａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｎｔｗｏａｓｐｅｃｔｓ，ｐｒｉｖａｃｙｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇｄａｔａｒｅｌｅａｓｅ（ＰＰＤＲ）ａｎｄｐｒｉｖａｃｙｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇｄａｔａｍｉｎｉｎｇ（ＰＰＤＭ）．ＩｎＰＰＤＲ，ｗｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅＤＰ－ｂａｓｅｄｄａｔａｒｅｌｅａｓｅｍｅｔｈｏｄｏｌｏ－ｇｉｅｓｉｎｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ／ｎｏｎ－ｉｎｔｅｒａ

7、ｃｔｉｖｅｓｅｔｔｉｎｇｓａｎｄｃｏｍｐａｒｅｔｈｅｍｉｎｔｅｒｍｓｏｆａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｓａｍｐｌｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ．ＩｎＰＰＤＭ，ｗｅｍａｉｎｌｙｓｕｍｍａｒｉｚｅｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＤＰｉｎｖａｒｉｏｕｓｄａｔａｍｉｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗｉｔｈｉｎｔｅｒｆａｃｅ－ｂａｓｅｄ／ｆｕｌｌｙａｃｃｅｓｓ－ｂａｓｅｄｍｏｄｅｓａｓｗｅｌｌａｓｅｖａｌｕａｔｉｎｇｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｗｅｆｉｎａｌｌｙｒｅｖｉｅｗｏｔｈｅｒａｐｐｌｉｃ

8、ａｔｉｏｎｓｏｆＤＰｉｎｖａｒｉｏｕｓｆｉｅｌｄｓａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｐｒｉｖａｃｙ；ｄａｔａｒｅｌｅａｓｅ；ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ；ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ；ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｑｕｅｒｙ；ｐｒｉｖａｃｙｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ收稿日期：２０１３－０４－１６；最终修改稿收到日期：２０１３－１１－２０．本课题得到国家自然科学基金（６１２０２２１