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一种对于分类型任务时间序列发布的差分隐私保护方法
申请人信息
- 申请人:清华大学深圳国际研究生院
- 申请人地址:518000 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼
- 发明人: 清华大学深圳国际研究生院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种对于分类型任务时间序列发布的差分隐私保护方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410141758.0 |
| 申请日 | 2024/2/1 |
| 公告号 | CN117688613A |
| 公开日 | 2024/3/12 |
| IPC主分类号 | G06F21/62 |
| 权利人 | 清华大学深圳国际研究生院 |
| 发明人 | 陈伟坚; 冉爱; 修宇璇; 任欣悦 |
| 地址 | 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼 |
摘要文本
一种对于分类型任务时间序列发布的差分隐私保护方法，包括：数据分段：使用时间序列数据的均值作为参考点，将时间序列数据分成若干片段；噪声产生：根据时间序列数据特征的重要性为时间序列数据的每个片段分配隐私预算，并根据隐私预算的分配结果，使用差分隐私的拉普拉斯机制为每个片段生成拉普拉斯噪声；其中，所述时间序列数据特征的重要性包括隐私保护重要性和数据分类任务重要性，所述隐私保护重要性和所述数据分类任务重要性根据时间序列数据的统计量来计算。本发明的方法首次在发布差分隐私时间序列时考虑分类任务特征，很好地保证了数据的可用性和隐私保护性。
专利主权项内容
1.一种对于分类型任务时间序列发布的差分隐私保护方法，其特征在于，包括：数据分段：使用时间序列数据的均值作为参考点，将时间序列数据分成若干片段；噪声产生：根据时间序列数据特征的重要性为时间序列数据的每个片段分配隐私预算，并根据隐私预算的分配结果，使用差分隐私的拉普拉斯机制为每个片段生成拉普拉斯噪声；其中，所述时间序列数据特征的重要性包括隐私保护重要性和数据分类任务重要性，所述隐私保护重要性和所述数据分类任务重要性根据时间序列数据的统计量来计算。