作者
王瀚仪， 李效光， 毕文卿， 陈亚虹， 李凤华， 牛犇
发表日期
2022
期刊
通信学报
卷号
43
期号
8
页码范围
52-64
简介
本地化差分隐私 (LDP) 算法通常为不同用户分配相同的保护机制及参数, 却忽视了不同用户终端设备资源与隐私需求的差异. 为此, 提出一种多级 LDP 算法推荐框架. 该框架考虑服务商以及用户的需求, 通过服务商和用户的多级管理实现多用户差异化隐私保护. 将框架应用至频数统计场景形成 LDP 算法推荐方案, 改进 LDP 算法以保证统计结果的可用性, 设计协同机制保护用户的隐私偏好. 实验结果证明了所提方案的可用性.
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