实时数据流的差分隐私直方图发布：DDHP方法

"面向实时数据流的差分隐私直方图发布技术" 差分隐私是一种用于保护个人隐私的技术，它允许数据分析和数据发布的同时，确保单个个体的数据贡献无法被识别。这种技术通过向数据添加随机噪声来实现对原始数据的模糊化，从而保护用户的隐私。在静态数据场景下，已有许多差分隐私算法被提出用于生成直方图，但针对实时数据流环境的解决方案相对较少，而且往往难以平衡噪声误差和数据可用性。 本文介绍了一种名为DDHP（Histogram Publication of Dynamic Data）的面向实时数据流的差分隐私直方图发布方法。该方法利用滑动窗口模型处理不断到来的新数据，以保持对实时性数据的跟踪。滑动窗口是一种处理无限数据流的常见工具，它可以按照设定的时间间隔滑动，只考虑最近一段时间内的数据。 为了适应数据流的特性，DDHP采用了距离测度来评估相邻两个时间戳之间数据的相似性。这一策略允许算法根据数据的变化程度动态调整隐私预算的分配，以优化直方图的质量。作者通过比较L1距离、余弦相似度和马氏距离这三种距离测度方法在实际数据集上的表现，选择了最有效的测度标准。 DDHP还引入了Budget Absorption (BA)机制，这是一种动态的隐私预算分配策略，旨在避免过早消耗隐私预算或者在数据流结束时仍有大量预算剩余。BA机制能够在保证数据可用性的前提下，有效地降低发布直方图的误差。 实验结果显示，DDHP算法在提供有效隐私保护的同时，能够显著提高数据流处理的准确性和效率。该算法对于实时数据流环境中的隐私保护具有重要的实用价值，适用于需要处理大量动态数据的场景，如互联网流量分析、社交媒体数据挖掘等。 关键词：差分隐私；直方图发布；实时数据流；隐私预算分配 中图分类号：TP309 文献标志码：A 文章编号：1673-5439（2018）02-0069-09 总结：DDHP算法是针对实时数据流的差分隐私直方图发布技术，通过滑动窗口模型和距离测度方法动态适应数据变化，并利用BA机制优化隐私预算分配，以平衡数据可用性和噪声误差。这一创新方法对于实时数据流环境下的隐私保护具有显著的实用价值和理论意义。