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可穿戴设备流数据的隐私保护发布

Privacy-preserving publishing of streaming data for wearable devices

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针对可穿戴设备流数据可能泄露个人隐私的问题,提出了一种基于自编码器和时频变换的隐私保护数据发布方法.通过分块离散余弦变换将滑动窗口数据变换为频谱数据,再通过自编码器实现脱敏变换,最后由重构的频谱数据逆变换回滑动窗口数据.利用预训练的活动识别与身份识别分类器评估自编码器输出结果的效用性和隐私性,通过多目标损失函数与反向传播更新自编码器权重.在Motion-Sense数据集上的实验结果表明,在重构数据上活动识别的F1-score由0.944降低至0.940,而身份识别的F1-score由0.908降低至0.673,重构加速度数据与原数据之间的均方误差为0.27.与同类算法相比,该算法能够更好地保留数据的效用性以及提高数据的安全性.

苟聪、郑洪英、肖迪

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重庆大学 计算机学院,重庆400044

可穿戴设备 流数据发布 效用性与隐私性 自编码器 离散余弦变换

61672118

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.12.0556

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(9)
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