差分隱私統(tǒng)計數據發(fā)布

定　價：￥59.00

作　者：	吳英杰
出版社：	清華大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

購買這本書可以去

ISBN：	9787302524168	出版時間：	2022-07-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數：		字數：

內容簡介

　　本書主要闡述數據統(tǒng)計發(fā)布中的差分隱私保護模型及其關鍵算法。全書共8章，主要內容包括差分隱私基礎知識、面向任意區(qū)間樹結構及其擴展背景（考慮區(qū)間計數查詢分布和異方差加噪）下的差分隱私直方圖發(fā)布、面向流/連續(xù)數據發(fā)布的差分隱私保護、差分隱私數據發(fā)布方法的誤差分析等。本書主要面向高等學校計算機科學與技術、網絡空間安全、管理科學與工程等學科相關專業(yè)高年級本科生、研究生以及數據安全隱私保護的研究者。

作者簡介

　　吳英杰，1979年6月出生，福建安溪人，博士，教授。美國賓夕法尼亞州立大學訪問學者，2001年7月畢業(yè)于福州大學計算機科學與技術專業(yè)，獲學士學位；2004年3月畢業(yè)于福州大學計算機軟件與理論專業(yè)，獲碩士學位，隨后留校任教；2012年3月獲東南大學計算機應用技術博士學位；2012年7月晉升副教授；2016年6月晉升教授。曾擔任福州大學國家精品資源共享課程“算法與數據結構”和福建省優(yōu)質碩士學位課程“算法設計與分析”負責人；作為福州大學ACM國際大學生程序設計競賽代表隊總教煉，帶領福州大學代表隊9次晉級ACM國際大學生程序設計競賽全球總決賽；兼任福建省計算機學會秘書長、CCF YOCSEF福州分論壇主席（2018-2019）。曾獲寶鋼優(yōu)秀教師獎、福建青年五四獎章等榮譽和福建省優(yōu)秀教師、福建省優(yōu)秀共產黨員等稱號。主要從事數據安全隱私保護、推薦系統(tǒng)與視覺問答等領域的研究。近年來，先后主持及參與2項國家自然科學基金項目和5項福建省自然科學基金項目的研究工作。獲得國家發(fā)明專利3項。主持的教學改革項目獲2018年福建省教學成果特等獎。在IEEE Transactions on Mobile Computing、《中國科學》、《軟件學報》、Information Processing Letter等國內外重要學術期刊上發(fā)表50余篇學術論文。

圖書目錄

第1章基于差分隱私的統(tǒng)計數據發(fā)布概述1
1.1ε差分隱私模型1
1.2差分隱私的實現機制2
1.2.1Laplace機制3
1.2.2指數機制4
1.3差分隱私的組合特性4
1.4差分隱私數據保護框架4
1.5差分隱私保護方法的性能度量5
參考文獻6
第2章面向任意區(qū)間樹結構的差分隱私直方圖發(fā)布8
2.1引言8
2.2基礎知識與問題提出9
2.3面向任意區(qū)間樹結構的差分隱私直方圖發(fā)布迭代算法10
2.3.1k區(qū)間樹10
2.3.2局部最優(yōu)線性無偏估計及其算法12
2.3.3基于LBLUE解全局最優(yōu)線性無偏估計的迭代算法13
2.3.4算法分析14
2.3.5實驗結果與分析18
2.4面向任意區(qū)間樹結構的差分隱私直方圖發(fā)布線性時間算法21
2.4.1差分隱私區(qū)間樹中節(jié)點權值的最優(yōu)線性無偏估計21
2.4.2求解差分隱私區(qū)間樹節(jié)點權值最優(yōu)線性無偏估計的算法22
2.4.3算法復雜度分析24
2.4.4實驗結果與分析24
2.5本章小結26
參考文獻27
第3章異方差加噪下的差分隱私直方圖發(fā)布28
3.1引言28
3.2基礎知識與問題提出28
3.3基于區(qū)間查詢概率的差分隱私直方圖發(fā)布29
3.3.1問題提出29
3.3.2基于區(qū)間計數查詢概率的差分隱私直方圖發(fā)布算法31
3.3.3實驗結果與分析35
3.4異方差加噪下面向任意樹結構的差分隱私直方圖發(fā)布算法38
3.4.1節(jié)點覆蓋概率計算38
3.4.2節(jié)點系數計算及隱私預算分配38
3.4.3算法描述與分析42
3.4.4實驗結果與分析47
3.4.5算法運行效率比較49
3.5本章小結50
參考文獻51
第4章差分隱私流數據自適應發(fā)布52
4.1引言52
4.2基礎知識與問題提出53
4.3基于歷史查詢的差分隱私流數據自適應發(fā)布55
4.3.1滑動窗口下的區(qū)間樹動態(tài)構建55
4.3.2節(jié)點被覆蓋概率計算及隱私預算預分配57
4.3.3基于歷史查詢的差分隱私流數據發(fā)布自適應算法HQ_DPSAP60
4.3.4實驗結果與分析63
4.4異方差加噪下差分隱私流數據發(fā)布一致性優(yōu)化算法68
4.4.1一致性約束優(yōu)化68
4.4.2基于滑動窗口的差分隱私流數據一致性優(yōu)化算法72
4.4.3算法分析73
4.4.4實驗結果與分析73
4.5本章小結78
參考文獻78
第5章基于矩陣機制的差分隱私連續(xù)數據發(fā)布80
5.1引言80
5.2基礎知識與問題提出81
5.3基于矩陣機制的差分隱私連續(xù)數據發(fā)布82
5.4隱私連續(xù)數據發(fā)布算法83
5.4.1策略矩陣的構建83
5.4.2查詢均方誤差的降低86
5.4.3最小誤差的快速求解87
5.4.4優(yōu)化效果分析91
5.4.5實驗結果與分析92
5.5本章小結95
參考文獻95
第6章指數衰減模式下的差分隱私連續(xù)數據發(fā)布97
6.1引言97
6.2基礎知識與問題提出98
6.3指數衰減模式下的差分隱私連續(xù)數據發(fā)布99
6.3.1策略矩陣構造99
6.3.2利用對角矩陣優(yōu)化發(fā)布精度102
6.3.3實驗結果與分析106
6.4本章小結111
參考文獻111
第7章基于矩陣機制的差分隱私流數據實時發(fā)布113
7.1引言113
7.2基礎知識與問題提出113
7.3差分隱私流數據實時發(fā)布115
7.3.1樹模型構建 115
7.3.2利用矩陣機制優(yōu)化查詢精度118
7.3.3算法描述119
7.3.4算法分析121
7.3.5實驗結果與分析121
7.4指數衰減模式下的差分隱私流數據發(fā)布125
7.4.1算法思想126
7.4.2算法描述127
7.4.3算法分析129
7.4.4實驗結果與分析129
7.5基于歷史查詢的差分隱私流數據實時發(fā)布135
7.5.1算法思想136
7.5.2算法描述138
7.5.3實驗結果與分析139
7.6本章小結143
參考文獻143
第8章矩陣機制下差分隱私數據發(fā)布方法的誤差分析145
8.1引言145
8.2基礎知識與問題提出146
8.3Prievlet算法的誤差分析147
8.3.1Prievlet差分隱私算法147
8.3.2分析Prievlet算法的均方誤差148
8.3.3求解Prievlet算法的均方誤差151
8.4O(log32N)精確度指標156
8.5實驗分析157
8.5.1驗證固定區(qū)間查詢誤差算法 157
8.5.2驗證平均區(qū)間查詢誤差算法158
8.6本章小結160
參考文獻160