差分隱私統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)發(fā)布

定　價(jià)：￥59.00

作　者：	吳英杰
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302524168	出版時(shí)間：	2022-07-01	包裝：	平裝-膠訂
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)主要闡述數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)發(fā)布中的差分隱私保護(hù)模型及其關(guān)鍵算法。全書(shū)共8章，主要內(nèi)容包括差分隱私基礎(chǔ)知識(shí)、面向任意區(qū)間樹(shù)結(jié)構(gòu)及其擴(kuò)展背景（考慮區(qū)間計(jì)數(shù)查詢(xún)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(shù)據(jù)發(fā)布的差分隱私保護(hù)、差分隱私數(shù)據(jù)發(fā)布方法的誤差分析等。本書(shū)主要面向高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)空間安全、管理科學(xué)與工程等學(xué)科相關(guān)專(zhuān)業(yè)高年級(jí)本科生、研究生以及數(shù)據(jù)安全隱私保護(hù)的研究者。

作者簡(jiǎn)介

　　吳英杰，1979年6月出生，福建安溪人，博士，教授。美國(guó)賓夕法尼亞州立大學(xué)訪問(wèn)學(xué)者，2001年7月畢業(yè)于福州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)，獲學(xué)士學(xué)位；2004年3月畢業(yè)于福州大學(xué)計(jì)算機(jī)軟件與理論專(zhuān)業(yè)，獲碩士學(xué)位，隨后留校任教；2012年3月獲東南大學(xué)計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)博士學(xué)位；2012年7月晉升副教授；2016年6月晉升教授。曾擔(dān)任福州大學(xué)國(guó)家精品資源共享課程“算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”和福建省優(yōu)質(zhì)碩士學(xué)位課程“算法設(shè)計(jì)與分析”負(fù)責(zé)人；作為福州大學(xué)ACM國(guó)際大學(xué)生程序設(shè)計(jì)競(jìng)賽代表隊(duì)總教煉，帶領(lǐng)福州大學(xué)代表隊(duì)9次晉級(jí)ACM國(guó)際大學(xué)生程序設(shè)計(jì)競(jìng)賽全球總決賽；兼任福建省計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)秘書(shū)長(zhǎng)、CCF YOCSEF福州分論壇主席（2018-2019）。曾獲寶鋼優(yōu)秀教師獎(jiǎng)、福建青年五四獎(jiǎng)?wù)碌葮s譽(yù)和福建省優(yōu)秀教師、福建省優(yōu)秀共產(chǎn)黨員等稱(chēng)號(hào)。主要從事數(shù)據(jù)安全隱私保護(hù)、推薦系統(tǒng)與視覺(jué)問(wèn)答等領(lǐng)域的研究。近年來(lái)，先后主持及參與2項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目和5項(xiàng)福建省自然科學(xué)基金項(xiàng)目的研究工作。獲得國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利3項(xiàng)。主持的教學(xué)改革項(xiàng)目獲2018年福建省教學(xué)成果特等獎(jiǎng)。在IEEE Transactions on Mobile Computing、《中國(guó)科學(xué)》、《軟件學(xué)報(bào)》、Information Processing Letter等國(guó)內(nèi)外重要學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表50余篇學(xué)術(shù)論文。

圖書(shū)目錄

第1章基于差分隱私的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)發(fā)布概述1
1.1ε差分隱私模型1
1.2差分隱私的實(shí)現(xiàn)機(jī)制2
1.2.1Laplace機(jī)制3
1.2.2指數(shù)機(jī)制4
1.3差分隱私的組合特性4
1.4差分隱私數(shù)據(jù)保護(hù)框架4
1.5差分隱私保護(hù)方法的性能度量5
參考文獻(xiàn)6
第2章面向任意區(qū)間樹(shù)結(jié)構(gòu)的差分隱私直方圖發(fā)布8
2.1引言8
2.2基礎(chǔ)知識(shí)與問(wèn)題提出9
2.3面向任意區(qū)間樹(shù)結(jié)構(gòu)的差分隱私直方圖發(fā)布迭代算法10
2.3.1k區(qū)間樹(shù)10
2.3.2局部最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)及其算法12
2.3.3基于LBLUE解全局最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)的迭代算法13
2.3.4算法分析14
2.3.5實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析18
2.4面向任意區(qū)間樹(shù)結(jié)構(gòu)的差分隱私直方圖發(fā)布線性時(shí)間算法21
2.4.1差分隱私區(qū)間樹(shù)中節(jié)點(diǎn)權(quán)值的最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)21
2.4.2求解差分隱私區(qū)間樹(shù)節(jié)點(diǎn)權(quán)值最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)的算法22
2.4.3算法復(fù)雜度分析24
2.4.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析24
2.5本章小結(jié)26
參考文獻(xiàn)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(chǔ)知識(shí)與問(wèn)題提出28
3.3基于區(qū)間查詢(xún)概率的差分隱私直方圖發(fā)布29
3.3.1問(wèn)題提出29
3.3.2基于區(qū)間計(jì)數(shù)查詢(xún)概率的差分隱私直方圖發(fā)布算法31
3.3.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析35
3.4異方差加噪下面向任意樹(shù)結(jié)構(gòu)的差分隱私直方圖發(fā)布算法38
3.4.1節(jié)點(diǎn)覆蓋概率計(jì)算38
3.4.2節(jié)點(diǎn)系數(shù)計(jì)算及隱私預(yù)算分配38
3.4.3算法描述與分析42
3.4.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析47
3.4.5算法運(yùn)行效率比較49
3.5本章小結(jié)50
參考文獻(xiàn)51
第4章差分隱私流數(shù)據(jù)自適應(yīng)發(fā)布52
4.1引言52
4.2基礎(chǔ)知識(shí)與問(wèn)題提出53
4.3基于歷史查詢(xún)的差分隱私流數(shù)據(jù)自適應(yīng)發(fā)布55
4.3.1滑動(dòng)窗口下的區(qū)間樹(shù)動(dòng)態(tài)構(gòu)建55
4.3.2節(jié)點(diǎn)被覆蓋概率計(jì)算及隱私預(yù)算預(yù)分配57
4.3.3基于歷史查詢(xún)的差分隱私流數(shù)據(jù)發(fā)布自適應(yīng)算法HQ_DPSAP60
4.3.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析63
4.4異方差加噪下差分隱私流數(shù)據(jù)發(fā)布一致性?xún)?yōu)化算法68
4.4.1一致性約束優(yōu)化68
4.4.2基于滑動(dòng)窗口的差分隱私流數(shù)據(jù)一致性?xún)?yōu)化算法72
4.4.3算法分析73
4.4.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析73
4.5本章小結(jié)78
參考文獻(xiàn)78
第5章基于矩陣機(jī)制的差分隱私連續(xù)數(shù)據(jù)發(fā)布80
5.1引言80
5.2基礎(chǔ)知識(shí)與問(wèn)題提出81
5.3基于矩陣機(jī)制的差分隱私連續(xù)數(shù)據(jù)發(fā)布82
5.4隱私連續(xù)數(shù)據(jù)發(fā)布算法83
5.4.1策略矩陣的構(gòu)建83
5.4.2查詢(xún)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(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析92
5.5本章小結(jié)95
參考文獻(xiàn)95
第6章指數(shù)衰減模式下的差分隱私連續(xù)數(shù)據(jù)發(fā)布97
6.1引言97
6.2基礎(chǔ)知識(shí)與問(wèn)題提出98
6.3指數(shù)衰減模式下的差分隱私連續(xù)數(shù)據(jù)發(fā)布99
6.3.1策略矩陣構(gòu)造99
6.3.2利用對(duì)角矩陣優(yōu)化發(fā)布精度102
6.3.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析106
6.4本章小結(jié)111
參考文獻(xiàn)111
第7章基于矩陣機(jī)制的差分隱私流數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)發(fā)布113
7.1引言113
7.2基礎(chǔ)知識(shí)與問(wèn)題提出113
7.3差分隱私流數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)發(fā)布115
7.3.1樹(shù)模型構(gòu)建 115
7.3.2利用矩陣機(jī)制優(yōu)化查詢(xún)精度118
7.3.3算法描述119
7.3.4算法分析121
7.3.5實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析121
7.4指數(shù)衰減模式下的差分隱私流數(shù)據(jù)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(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析129
7.5基于歷史查詢(xún)的差分隱私流數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)發(fā)布135
7.5.1算法思想136
7.5.2算法描述138
7.5.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析139
7.6本章小結(jié)143
參考文獻(xiàn)143
第8章矩陣機(jī)制下差分隱私數(shù)據(jù)發(fā)布方法的誤差分析145
8.1引言145
8.2基礎(chǔ)知識(shí)與問(wèn)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(biāo)156
8.5實(shí)驗(yàn)分析157
8.5.1驗(yàn)證固定區(qū)間查詢(xún)誤差算法 157
8.5.2驗(yàn)證平均區(qū)間查詢(xún)誤差算法158
8.6本章小結(jié)160
參考文獻(xiàn)160