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面向电力工控网络大数据的微聚集差分隐私保护方法

作者:程伟华; 谭晶; 徐明生; 倪震微聚集匿名化频繁模式挖掘差分隐私保护

摘要:针对隐私泄露问题,该文提出一种在频繁模式挖掘中依托微聚集算法实现的差分隐私保护方法,并将其应用到电力工控网络中。通过对指数机制和每个模式的微聚集权重的权衡,选择了Top-k频繁模式方法,并加入拉普拉斯噪声进行扰动,使每个被选择模式的原始支持度均实现了隐私保护与效用的平衡,最大程度地确保了信息、数据分析需求和隐私保护需求的平衡,保障了各方对电力工控系统的信任和电力工控系统的健康成长,在数据集上的实验结果验证了该方法的有效性。

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南京理工大学学报

《南京理工大学学报》(CN:32-1397/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《南京理工大学学报》报道科技新动态,内容丰富,包括机械工程、电子工程、机电工程、光电技术、化学工程、环境科学、计算机科学、信息工程、自动控制与系统工程、热能工程、材料科学与工程、应用数学、应用物理、应用力学和管理工程等方面的高层次学术论文。

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