Multi-RPHM：高维数据的本地差分隐私收集算法

"该文提出了一种名为Multi-RPHM的基于随机投影的本地差分隐私高维数值型数据收集算法，旨在解决在保护用户隐私的同时，高效收集高维数值数据的问题。通过理论分析和实验验证，该算法满足ε-本地差分隐私，并能保证数据的高效利用。" 在当前大数据时代，隐私保护成为了重要议题，特别是在数据收集过程中。本地差分隐私（Local Differential Privacy, LDP）是一种严格的隐私保护模型，它确保单个用户的贡献无法被识别，从而保护个人信息。对于高维数值型数据，由于数据维度高，直接应用LDP可能会导致数据失真严重，影响数据分析的准确性。因此，设计一种既能保证隐私又能保持数据效用的算法至关重要。 Multi-RPHM算法利用随机投影技术来降低数据的维度，从而减轻高维数据处理中的隐私泄露风险。随机投影是一种降维方法，通过将高维数据映射到一个低维空间，可以减少数据之间的相互依赖性，同时保持原始数据的主要结构。在Multi-RPHM中，这一过程结合了LDP机制，确保在数据投影过程中，每个用户的贡献被噪声充分模糊，使得即使在低维空间中，也无法准确追踪到特定用户的原始信息。 ε-本地差分隐私是LDP的一种度量标准，ε值越小，隐私保护程度越高。文章中提到，Multi-RPHM算法被证明在数学上满足ε-本地差分隐私，这意味着在给定的ε值下，算法对用户数据的任何单一观测都不会显著改变发布结果的概率，从而有效地保护了用户的隐私。 实验部分，研究者在合成数据集上测试了Multi-RPHM算法，结果显示，尽管进行了隐私保护，算法仍能保持收集数据的有用性，这对于实际应用中的数据挖掘和分析具有重要意义。这表明，Multi-RPHM算法能够在保护用户隐私的同时，为数据分析提供足够质量的信息。 该研究为高维数值型数据的隐私保护提供了新的解决方案，其提出的Multi-RPHM算法在隐私保护和数据效用之间找到了一个平衡点，为未来大数据环境下的隐私保护策略设计提供了参考。