基于BP神经网络的双重差分隐私保护算法设计与性能分析

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0引言

随着大数据技术的飞速发展，海量数据的挖掘与利用在创造价值的同时，也引发了严峻的隐私泄露风险。数据价值挖掘的深度与广度不断拓展，若研究人员没有根据信息类型、挖掘方式采取恰当的保护措施，则有概率面临成员推理攻击、模型反演攻击等风险，因此引入差分隐私很有必要。鉴于此，研究人员加大了对隐私保护技术的探索力度，以差分隐私为代表的技术应运而生，将隐私保护技术与挖掘数据的过程相结合，可以使数据安全得到有力保障。（剩余4946字）

试读结束

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