本地化差分隐私与中心化差分隐私结合的数据脱敏方法技术

本发明专利技术提出一种本地化差分隐私与中心化差分隐私结合的数据脱敏方法，其步骤为：(1)对数据的数据项属性，划分为高敏感属性、中敏感属性、低敏感属性。(2)对高敏感属性数据项，采用本地化差分隐私算法进行数据脱敏。(3)对中敏感属性数据项，采用中心化差分隐私算法进行数据脱敏。本发明专利技术将本地化差分隐私和中心化隐私结合，有利于取得数据脱敏方法的通用性和可用性的平衡。用性的平衡。用性的平衡。

【技术实现步骤摘要】
本地化差分隐私与中心化差分隐私结合的数据脱敏方法


[0001]本专利技术涉及数据脱敏领域，尤其涉及一种本地化差分隐私与中心化差分隐私结合的数据脱敏方法。

技术介绍

[0002]差分隐私是目前数据脱敏的主流技术，具有抵抗基于背景知识攻击和提供严格数学证明的优点。差分隐私算法分为本地化差分隐私算法和中心化差分隐私算法两种。现有基于差分隐私的脱敏方法，往往只采用一种方法。如果只采用本地化差分隐私，服务商不用担心原始数据泄露从而导致隐私泄露，但目前没有一种能够适用于所有数据分析的差分隐私算法，因此通用性有限。如果只采用中心化差分隐私，服务商担心原始数据泄露从而导致隐私泄露。

技术实现思路

[0003]为克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种本地化差分隐私与中心化差分隐私结合的数据脱敏方法、设备及存储介质。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供的技术方法如下：
[0005]根据本说明书一个或多个实施例的第一方面，提出一种本地化差分隐私与中心化差分隐私结合的数据脱敏方法，其步骤包括：
[0006]步骤S1本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种本地化差分隐私与中心化差分隐私结合的数据脱敏方法，其特征在于：(1)对数据的数据项属性，分为高敏感属性、中敏感属性、低敏感属性；(2)对高敏感属性数据项，采用本地化差分隐私算法进行数据脱敏；(3)对中敏感属性数据项，采用中心化差分隐私算法进行数据脱敏。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：数据源可以是单一或多个数据源；数据包含多个数据项属性；对数据的数据项属性，分为高敏感属性、中敏感属性、低敏感属性；对于高敏感属性数据项，不允许未脱敏存储到中心数据库；对于中敏感属性数据项和低敏感属性数据项，允许未脱敏存储到中心数据库。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：对于高敏感属性数据项，其脱敏流程为：从数据源获取原始数据；对原始数据采用本地化差分隐私算法进行脱敏；将脱敏后的数据存储到中心数据库。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：对于中敏感属性数据项，不脱敏存储到中心数据库；当用户向中心数据库进行某种查询，查询结果包含该数据项时...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾焱，方跃坚，
申请(专利权)人：九有技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：