计算机应用

作者：涂子璇, 刘树波, 熊星星, 赵晶, 蔡朝晖

单位：武汉大学 计算机学院，武汉 430072

关键词：可穿戴设备,差分隐私,流数据发布,均值统计,自适应采样

可穿戴设备实时产生的用户健康数据（如心率、血糖等）对健康监测及疾病诊断具有重大意义，然而健康数据属于用户的隐私信息。针对可穿戴设备的数值型流数据均值发布，为防止用户的隐私信息泄漏，提出一种基于自适应采样的可穿戴设备差分隐私均值发布方法。首先，引入适应可穿戴设备流数据均值波动小这一特点的全局敏感度；然后，采用基于卡尔曼滤波调整误差的自适应采样的方式分配隐私预算，提高发布数据的可用性。在发布两种健康数据的实验中，所提方法在隐私预算为0.1时，即高隐私保护强度下，在心率和血糖数据集上的平均相对误差(MRE)分别为0.01和0.08，相较于差分隐私时序监测的滤波和自适应采样（FAST）算法分别降低了36%和33%。所提的均值发布方法能够提高可穿戴设备均值流数据发布的可用性。

来源：2020年第6期

《计算机应用》期刊编辑部

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