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       差分隐私方法
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        差分隐私方法是指对保护数据集添加随机噪声而构成新数据集,使得攻击者无法通过已知内容推出原数据集和新数据集的差异,从而保护数据隐私。
        目前,隐私保护的常见技术措施有抑制、泛化、置换、扰动、裁剪等。其中,抑制是通过将数据置空的方式限制数据发布;泛化是通过降低数据精度来提供匿名的方法;置换方法改变数据的属主;扰动是在数据发布时添加一定的噪声,包括数据增删、变换等,使攻击者无法区分真实数据和噪声数据,从而对攻击者造成干扰;裁剪是将敏感数据分开发布。
        除此之外,密码学技术也用于实现隐私保护。利用加密技术阻止非法用户对隐私数据的未授权访问和滥用。
 
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