作者：李森有; 季新生; 游伟; 赵星隐私保护差分隐私信任度信任等级查询控制数据可用性
摘要：在数据的查询、和共享过程中,保护用户的隐私数据至关重要。现有的隐私保护模型大多未考虑不同信任等级用户的查询结果不同,而为查询数据集的所有用户提供相同隐私保护级别的数据。这种“一刀切”的方法忽略了不同个体之间数据隐私保护要求的差异性。并且多个查询用户可能具有不同的查询权限和信誉值,所查询的数据隐私属性也不尽相同。因此,这些提供相同级别的隐私保护方法无法满足隐私保护的差异化需求。为此,提出一种基于差分隐私的数据查询分级控制策略。当查询用户提交查询请求时,该隐私保护策略可以根据查询者的权限、信誉值和数据隐私属性计算查询安全信任度并量化分级,对不同信任等级的查询返回结果添加服从不同分布特性的Laplace噪声以保护数据隐私。为保证高可用性的数据不被低等级查询用户获取,引入可用性评估模块,在保护隐私的同时对数据的可用性进行分析。仿真实验结果表明:所提出的查询分级控制模型能够为不同等级的查询用户提供误差率在0.1%~30%范围内的数据信息,解除了差分隐私仅提供相同级别隐私保护的重要限制,有效解决了多信任等级用户查询的隐私泄露问题。并且,对最终查询返回结果进行可用性分析能够在差分隐私保护范围内最大程度地提高数据的可用性。
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