一种提供隐私保护的数据采集和回归分析方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201811193850.2
IPC分类号：G06F21/62;G16H50/70;G06Q10/04;G06Q10/10
申请日期：
2018-10-12
申请人：
南京邮电大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种提供隐私保护的数据采集和回归分析方法
申请号	CN201811193850.2	申请日期	2018-10-12
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-03-01	公开/公告号	CN109409125A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F21/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F21/24 （转入G06F 21/60） G06F21/60 保护数据〔2013.01〕 G06F21/62 通过一个平台保护数据存取访问，例如使用密钥或访问控制规〔2013.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;2;1;/;6;2;;;G;1;6;H;5;0;/;7;0;;;G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;1;0;/;1;0查看分类表>
申请人	南京邮电大学	申请人地址	江苏省南京市新模范马路66号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京邮电大学	当前权利人	南京邮电大学
发明人	王玉峰;顾敏
代理机构	南京纵横知识产权代理有限公司	代理人	母秋松;董建林

摘要

本发明公开了一种提供隐私保护的数据采集和回归分析方法，采用差分隐私来保护数据提供者的隐私，并通过补偿机制来激励提供者提供真实的数据。首先，在回归模型的分析模块，本方法采用岭回归模型，将损失函数展开成多项式混沌的形式，并在每个多项式前面的系数上加入拉普拉斯噪声，从而保证训练得到的回归模型既保护了数据提供者的隐私，又保证了模型的准确性；然后，在报酬支付模块，计算出除去数据提供者提供的数据得到的回归模型，与整体的回归模型进行比较，将以上两者的误差作为每个数据提供者报酬的量度，换言之，误差越小，也就是数据越准确，那么相应的报酬越多。简言之，通过隐私保护和适当的报酬，本方法能激励更真实的汇报数据，训练得到更准确的模型。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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