[发明专利]一种基于差分隐私的空间数据划分方法

摘要

本发明公开了一种基于差分隐私的空间数据划分方法，包括如下步骤：1)先对原始数据集进行固定大小的网格划分并对每个网格添加噪声；2)根据加噪后得到的计数值，合成新的数据集，并对其进行数据依赖的IH树划分；3)用返回的划分数据点去划分原始数据集并进行剩余隐私预算的加噪；4)对最后的结果进行后置处理。本发明通过最小化噪声误差和均匀假设误差，计算出准确的划分粒度，并且提出了一种新的一致性约束方法，对划分后的数据进行后置处理，该算法可以节省划分过程中分配的隐私预算，从而得到更精确的发布计数值。

主权项

1.一种基于差分隐私的空间数据划分方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对原始数据集D进行固定值的网格划分并添加拉普拉斯噪声，合成新的数据集D_c；步骤2，用IH树划分算法对合成数据集D_c进行分割；步骤3，用得到的分割点划分原始数据集D，并进行剩余隐私预算的加噪；步骤4，对最后的结果进行一致性约束处理。