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一种本地差分隐私模型下的朴素贝叶斯分类方法

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本发明公开了一种本地差分隐私模型下的朴素贝叶斯分类方法，属于信息安全领域。首先，用户从多个特征之中随机采样一个特征，将该特征的值与类标签的值组成一个二维数据。其次，根据服务器端提供的隐私预算的取值，用户在本地对自己的二维数据进行扰动。接着，服务器端收集到所有用户的扰动数据，对类标签的频率以及特征与类标签之间的联合分布进行估计。最后，利用朴素贝叶斯分类器对测试数据进行分类预测。本发明考虑了特征与类标签之间的相关性，设计了扰动机制以及相应的估计机制，并且理论分析了隐私预算的一个较优的划分方式，该方法在保证用户隐私安全的基础上，也保证了数据收集方统计结果的准确性。

著录项

公开/公告号CN115130557A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-30

原文格式PDF
申请/专利权人南京航空航天大学;
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申请/专利号CN202210618871.4
发明设计人朱友文;尹诗玉;
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申请日2022-06-01
分类号G06K9/62;G06N20/00;
代理机构南京合砺专利商标代理事务所(普通合伙);
代理人许云花
地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号
入库时间 2023-06-19 16:59:43

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-09-30

公开

发明专利申请公布

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