一种基于条件概率分布的隐私保护数据发布方法

本发明属于信息安全隐私保护技术领域，是一种基于条件概率分布的隐私保护数据发布方法。根据条件概率分布对攻击者的先验知识进行建模，让攻击者在不同事务中具有不同的先验知识；然后利用构建的模型和准标识符属性值，对每条记录的敏感属性值进行预测，并用预测值替换原始值后进行发布。发布的敏感属性预测值与原始值没有直接相关性，有效保护了用户数据隐私；预测的敏感属性值分布与真实的分布近似，有效控制了分布误差，确保其发布数据集比泛化及随机应答方法发布的数据集可用性更好。本发明能为医疗、金融、生信、交通等各个社会领域的数据发布提供隐私保护机制，在保护用户数据隐私的同时，为数据在科学研究和社会服务中的应用提供支撑。
复旦大学
周水庚 | 关佶红 | 刘朝斌