差分隐私理论与实践

本书涵盖数据隐私风险 、差分隐私理论、差分隐私 模型、差分隐私实现机制及 其相关实践应用等诸多方面 ，集成了基于差分隐私的静 态与动态直方图发布、集值 数据发布、空间数据发布及 其相关查询、空间序列数据 挖掘与回归分析、人脸图像 发布与分析、键-值数据收 集分析等方面的工作。本书 适合对差分隐私研究领域有 兴趣的学生、研究人员和相 关从业人员阅读参考。

1 导言 1.1 大数据隐私风险 1.2 大数据隐私特征及其隐私保护技术 2 差分隐私模型 2.1 差分隐私分类及其相应定义 2.2 差分隐私的实现机制 2.3 差分隐私性质及其度量标准 2.4 差分隐私保护框架 3 差分隐私下数据发布与分析 3.1 差分隐私下数据发布的类别 3.2 差分隐私下数据分析的类别 4 差分隐私下静态直方图发布 4.1 直方图发布带来的隐私风险 4.2 直方图发布分组策略 4.3 直方图发布误差度量 4.4 直方图发布的系列方法 5 差分隐私下动态直方图发布 5.1 动态直方图发布带来的隐私风险 5.2 动态直方图发布模型 5.3 动态直方图发布分割策略 5.4 动态直方图发布方法 5.5 动态直方图发布的隐私性分析 5.6 SHP算法的实验结果与分析 6 差分隐私下人脸图像发布 6.1 人脸图像发布带来的隐私风险 6.2 现有人脸图像发布方法的不足 6.3 基于傅里叶变换的人脸图像发布算法 6.4 基于矩阵变换的人脸图像发布算法 7 差分隐私下集值数据发布与分析 7.1 集值数据发布带来的问题与挑战 7.2 基于集值数据的频繁模式挖掘问题与挑战 8 差分隐私下空间数据发布 8.1 空间数据发布带来的隐私风险 8.2 现有网格的空间数据发布方法的不足 8.3 基于自适应网格的空间数据发布方法 8.4 基于KD-Tree的隐私空间数据发布方法 9 差分隐私下空间范围查询 9.1 空间范围查询带来的隐私风险 9.2 现有支持空间范围查询方法的不足 9.3 基于本地差分隐私的空间范围查询方法 10 差分隐私下空间序列模式挖掘 10.1 空间序列模式挖掘带来的隐私风险 10.2 现有空间序列模式挖掘方法的不足 10.3 空间序列模式挖掘方法LTPM 11 差分隐私下空间数据回归分析 11.1 现有空间序列模式挖掘方法的不足 11.2 回归分析 11.3 满足差分隐私的空间回归分析方法 12 差分隐私下键-值数据收集 12.1 键-值数据收集带来的隐私风险 12.2 现有键-值数据收集方法的不足 12.3 基础知识与问题描述 12.4 收集与分析算法LDPKV 参考文献