[发明专利]一种面向实时数据的本地化差分隐私数据流发布方法

摘要

本发明公开了一种面向实时数据的本地化差分隐私数据流发布方法，属于数据隐私保护技术领域。本发明将本地化差分隐私与滑动窗口模型进行结合，采用相似性度量方法计算相邻时刻滑动窗口数据之间的相似度，将随机扰动加入到相似度结果中；当相似度结果为正时，采用贪心聚类算法做减小误差并加噪处理；后采用一种合理的PBA隐私预算分配策略，避免过度的隐私预算消耗，最后发布满足加噪的直方图。本发明不仅能抵御不可信第三方的攻击，还能有效降低直方图发布的误差，从而使本地化差分隐私技术理论在实际应用中有更广阔的前景。