

数据失真技术通过扰动( Perturbation)原始数据来实现隐私保护。它要使扰动后的数据同时满足:
(1)攻击者不能发现真实的原始数据。也就是说,攻击者通过发布的失真数据不能重构出真实的原始数据。
(2)失真后的数据仍然保持某些性质不变,即利用失真数据得出的某些信息等同于从原始数据上得出的信息。这就保证了基于失真数据的某些应用的可行性。
基于数据失真的技术通过添加噪音等方法,使敏感数据失真但同时保持某些数据或数据属性不变,仍然可以保持某些统计方面的性质。第一种是随机化,即对原始数据加入随机噪声,然后发布扰动后数据的方法;第二种是阻塞与凝聚,阻塞是指不发布某些特定数据的方法,凝聚是指原始数据记录分组存储统计信息的方法;第三类是差分隐私保护。一般地,当进行分类器构建和关联规则挖掘,而数据所有者又不希望发布真实数据时,可以预先对原始数据进行扰动后再发布。
信息安全工程师教程:基于数据失真的隐私保护技术-随机化
信息安全工程师教程:基于数据失真的隐私保护技术-阻塞与凝聚、差分隐私保护
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