基于小波变换的差分隐私数据发布方法

摘要

本发明公开了一种基于小波变换的差分隐私数据发布方法。通过把原始数据集的属性取值概括为预定义概括树结构中最顶层的取值，再利用概括树结构自顶向下的细分取值，一步一步把概括化的属性值转化为细分的属性值。在选择属性进行细分的选择算法上，利用已有的指数加噪方法；在叶子节点的加噪中引入了小波变换的加噪方法，使得在满足差分隐私保护的前提下，尽量减少新发布数据集相对原始数据集的噪音。本发明结合小波变换和指数机制协同加噪，有效的减少了在对原始数据集加噪过程中噪音的累积，并且符合差分隐私保护的定义，减少了隐私保护的代价，有效提高了差分隐私保护后数据集的利用率。

主权项

一种基于小波变换的差分隐私数据发布方法，其特征在于：把原始数据集的属性取值概括为预定义概括树结构中最顶层的取值，再利用概括树结构自顶向下的细分取值，逐步把概括化的属性值转化为细分的属性值，其中，在选择属性进行细分的选择算法上，利用已有的指数加噪方法，在叶子节点的加噪中引入小波变换的加噪方法，使得在满足差分隐私保护的前提下，尽量减少新发布数据集相对原始数据集的噪音。