摘要：传统意义的交互式差分隐私保护模型对数据查询结果进行扰动,不能满足用户对数据的多样化需求。为有效使用数据并满足隐私保护要求,用局部差分隐私的思想,在随机响应的基础上实现数据集的链接攻击保护。首先,针对原始数据的分布情况,研究如何更好地选择随机转换矩阵P,在数据效用和隐私保护的基础上更好地实现链接隐私保护,从而避免身份披露和属性披露;其次,针对敏感、准标识符属性以及它们之间的组合讨论相应的隐私保护方法和数据效用的最大化,并给出数据扰动算法;最后,在已知数据分布均值和方差的基础上实验验证原始数据和扰动数据之间的KL-散度、卡方。实验结果表明所用随机化可以带来较小的效用损失。

简介：《计算机科学与探索》（CN：11-5602/TP）是一本有较高学术价值的大型月刊，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。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社