发明专利已授权

基于相干邻近度与贝叶斯网络的隐私数据发布方法及系统

📄 申请号：CN202310959881.9 📄 发布日：2025/11/17

著录项目信息

申请日

2023-08-02

公开号

CN116702214A

公开日

2023-09-05

申请人

山东省计算中心(国家超级计算济南中心); 齐鲁工业大学(山东省科学院)

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_62

IPC 分类号

G06F21_62 , G06F18_2415 ,

技术画像

所属领域

数据隐私保护数据隐私保护贝叶斯网络数据发布

应用场景

隐私数据共享, 数据脱敏, 大数据分析, 信息安全, 数据交易

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摘要

本发明提供了一种基于相干邻近度与贝叶斯网络的隐私数据发布方法及系统，其属于数据安全技术领域，包括：基于待发布数据中各属性数据的互信息，以各属性数据作为节点构建动态贝叶斯网络；基于各属性数据节点间的相干邻近度以及预设阈值，对各属性数据进行类别划分；基于相干邻近度及数据质量评估度计算各属性数据节点的隐私预算分配权值，并基于隐私预算分配权值对不同类别的属性数据分别进行隐私预算分配；根据分配的隐私预算对各属性数据进行加噪，并将加噪后的高维数据进行发布。所述方案数据化度量了数据特征间的关联，有效减少了直接在原始高维数据集加噪产生的噪声累积，优化降低了隐私保护代价，保证了高维数据的安全性及高可用性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于机器可读模型的数据采集协议适配分析方法及系统

当前第 / 件

一种基于区块链的联邦学习可信融合激励方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (G06F21_62)

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