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基于差分隐私的健康医疗数据保护方案

HEALTHCARE DATA PROTECTION SCHEME BASED ON DIFFERENTIAL PRIVACY

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针对健康医疗数据的高敏感性,需要隐私保护强度更高的隐私保护算法.传统隐私保护模型总是因为新型攻击方法的出现而需要不断改进,而差分隐私保护模型对隐私保护水平给出了严格的数学证明和量化评估方法,保证即使在最大背景知识假设下的个体隐私.针对健康医疗数据的数值型数据,提出基于Laplace机制的差分隐私保护方法,而对于非数值型数据,则利用基于指数机制的差分隐私保护方法,设置误差参数δ和满足误差的统计个数θ以进一步满足不同安全性和可用性的需求.对公开的健康医疗数据集进行实验分析,通过调整差分隐私保护参数ε来衡量隐私保护水平,通过实验结果给出不同类型的健康医疗数据的适当的参数取值.

白伍彤、陈兰香

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福建师范大学数学与信息学院 福建 福州 350117

福建省网络安全与密码技术重点实验室 福建 福州 350117

健康医疗数据 差分隐私保护 Laplace机制 指数机制

616021186187209061572010U18052632019J012742017J01738

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.08.045

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(8)
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