摘要
本研究针对当今社会中大规模多维数据的隐私保护问题,提出了一种基于差分隐私的多层优化方法。首先,通过研究多维数据脱敏整体框架,构建了一个系统化的处理流程。其次,为了提高数据质量,分析了数据预处理技术;提出了一种针对多维数据的数据分割与映射技术,将数据划分为合适的数据块,并进行映射建立关联关系;通过动态调整隐私参数和差异化处理敏感性来实现隐私保护,保证了数据的实用性。最后,通过在Adult数据集上的实证研究,验证了提出方法的实际效果。结果表明,在提高数据隐私保护的同时,多层差分隐私优化方法对分类模型性能产生了一定影响,呈现了性能略微下降的趋势。因此,这种权衡关系为实际应用提供了一种思路,根据具体需求调整差分隐私参数和处理策略。
出处
《信息记录材料》
2024年第5期160-162,共3页
Information Recording Materials
