[发明专利]基于抽样分组的差分隐私直方图发布方法及设备

权利要求书

1.一种基于抽样分组的差分隐私直方图发布方法，其特征在于，包括：步骤S1：隐私预算设置：令ε＝ε₁+ε₂；步骤S2：分组中心选取：设置分组数K，从原始直方图H＝{h₁,h₂,...,h_n}选取K个中心点得到分组中心点集合C(C₁,C₂,...,C_k)；步骤S3：抽样分组：将C中每个中心点视为一个单独的分组得到g(g₁,g₂,...,g_k)，并对剩余的非中心点桶进行逐次单个抽取，每抽取一次，计算出抽取桶与每个分组的分组中心的距离，利用指数机制结合分组距离计算出划分到每个分组概率，利用轮盘选取目标分组，并将该桶划分到选取的目标分组中；并最终形成G(G₁,G₂,...,G_k)；步骤S4：分组求取均值：将分组G求取均值得到步骤S5：噪声添加：对添加大小为ε₂的Lapalce噪声得到步骤S6：对恢复原始直方图顺序得到差分隐私直方图其中，ε为总隐私预算，ε₁为抽样分组过程消耗的隐私预算；ε₂为分组求取均值之后添加噪声消耗的隐私预算，H＝{h₁,h₂,...,h_n}表示原始直方图；h₁,h₂,...,h_n表示直方图中的桶，n为原始直方图桶的总数；K表示人为设定的分组中心个数，为非负且非零的整数；C(C₁,C₂,...,C_k)表示选取的分组中心点所组成的中心点集合，k表示中心点集合的分组数，其值与K相等；g(g₁,g₂,...,g_k)表示将C中每个中心点视为一个单独的分组所得到的初始分组集合；g₁,g₂,...,g_k表示初始分组集合中的分组序列；G(G₁,G₂,...,G_k)表示通过抽样划分之后得到的最终分组，G₁,G₂,...,G_k表示最终分组中的分组序列；表示对最终分组G求均值得到的均值分组，表示均值分组中的分组序列；表示对均值分组添加大小为ε₂的拉普拉斯噪声所得到的噪声分组，表示噪声分组中的分组序列；表示对恢复原始直方图顺序的差分隐私直方图。

2.根据权利要求1所述的基于抽样分组的差分隐私直方图发布方法，其特征在于，步骤S1中ε₁用于抽样分组，ε₂用于分组加噪。

3.根据权利要求2所述的基于抽样分组的差分隐私直方图发布方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：S2.1、设置分组数K，其中K＝1,2,3,...,n；S2.2、从原始数据中随机挑选一个桶作为初始中心点C₁；S2.3、计算每个桶到已有中心点的最短距离D(x)；S2.4、根据D(x)计算出每个桶被选取作为下一中心点的概率，利用轮盘抽样选取出下一中心点；S2.5、重复步骤S2.3与S2.4，直至选出K个分组中心点C(C₁,C₂,...,C_k)。