關鍵詞：差分隱私 置信度分析 概率推理攻擊模型 隱私保護 

摘要：為了解決數據和分析過程中用戶真實數據信息被披露的問題,降低攻擊者通過差分攻擊和概率推理攻擊獲取真實結果的概率,提出了一種基于置信度分析的差分隱私保護參數配置方法。在攻擊者概率推理攻擊模型下對攻擊者置信度進行分析,使之不高于根據數據隱私屬性所設置的隱私概率閾值。所提出的方法能夠針對不同查詢用戶查詢權限的差異配置更加合理的隱私保護參數,避免了隱私披露的風險。實驗分析表明,所提出的方法根據查詢權限、噪聲分布特性以及數據隱私屬性分析攻擊者置信度與隱私保護參數的對應關系,并據此推導出隱私保護參數的配置公式,從而在不違背隱私保護概率閾值的情況下配置合適的ε參數。

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