查询结果:   江芝蒙,侯翔,李杰.核子空间投影和广义特征值分解的云数据隐私保护[J].计算机应用与软件,2019,36(4):268 - 272,280.
中文标题
核子空间投影和广义特征值分解的云数据隐私保护
发表栏目
算法
摘要点击数
150
英文标题
CLOUD DATA PRIVACY PROTECTION BASED ON KERNEL SUBSPACE PROJECTION AND GENERALIZED EIGENVALUE DECOMPOSITION
作 者
江芝蒙 侯翔 李杰 Jiang Zhimeng Hou Xiang Li Jie
作者单位
四川文理学院信息化建设与服务中心 四川 达州 635000 四川文理学院智能制造学院 四川 达州 635000 四川文理学院科技处 四川 达州 635000   
英文单位
Center of Information Construction and Service, Sichuan University of Arts and Science, Dazhou 635000, Sichuan, China School of Intelligent Manufacturing, Sichuan University of Arts and Science, Dazhou 635000, Sichuan, China Department of Science and Technology, Sichuan University of Arts and Science, Dazhou 635000, Sichuan, China   
关键词
云数据 隐私保护 子空间投影 核广义特征值分解 数据转换
Keywords
Cloud data Privacy protection Subspace projection Kernel generalized eigenvalue decomposition Data conversion
基金项目
四川省教育厅自然科学项目(17ZB0376);四川省教育厅自然科学项目(17ZB0369)
作者资料
江芝蒙,实验师,主研领域:计算机应用与技术。侯翔,副教授。李杰,实验师。 。
文章摘要
云数据及大量网络数据需要在保护用户隐私的前提下进行统计和分析,对此提出核子空间投影和广义特征值分解的云数据隐私保护算法。将云数据进行数学化建模,该算法将隐私保护作为数据转换问题进行处理,转换问题分为隐私不敏感任务和隐私敏感任务两类。该算法形成类间散布矩阵,寻找子空间维度来解决特征值分解问题,并对广义特征值排序,得到广义特征向量对应的最大广义特征值;对云数据进行转换,实现数据隐私保护。实验结果表明,该方法能够实现用户隐私保护,并且核广义特征值分解算法优于子空间隐私保护算法,且两种隐私保护算法都优于其他隐私保护方法。
Abstract
Cloud data and a large number of network data need to be counted and analyzed under the premise of protecting user privacy. We proposed cloud data privacy protection algorithm based on kernel subspace projection and generalized eigenvalue decomposition. The cloud data was modeled mathematically. The privacy protection was treated as data conversion problem, which could be divided into two categories: privacy insensitive task and privacy sensitive task. The algorithm formed a scatter matrix between classes, found subspace dimensions to solve eigenvalue decomposition, and ranked the generalized eigenvalues to get the maximum generalized eigenvalues corresponding to the generalized eigenvectors. The cloud data was transformed to realize data privacy protection. The experimental results show that the proposed method can achieve user privacy protection, and the kernel generalized eigenvalue decomposition algorithm is superior to the subspace privacy protection algorithm. And the two privacy protection algorithms are superior to other privacy protection methods. 
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