買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉湖北工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利基于小樣本數(shù)據(jù)的個(gè)性化差分隱私保護(hù)方法、裝置及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115630398B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211334103.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/62；該發(fā)明授權(quán)基于小樣本數(shù)據(jù)的個(gè)性化差分隱私保護(hù)方法、裝置及系統(tǒng)是由宋海娜;熊煒;李利榮;胡勝;武明虎;萬相奎;沈華;張明武設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-10-28向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于小樣本數(shù)據(jù)的個(gè)性化差分隱私保護(hù)方法、裝置及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于小樣本數(shù)據(jù)的個(gè)性化差分隱私保護(hù)方法、裝置及系統(tǒng)，其中的方法是一種基于隨機(jī)響應(yīng)的本地化數(shù)據(jù)收集方法，數(shù)據(jù)提供者可以根據(jù)自己的隱私需求進(jìn)行個(gè)性化的隱私保護(hù)處理，其中隱私保護(hù)需求用差分隱私參數(shù)∈來衡量，根據(jù)個(gè)性化隱私需求被分成不同的子群體，同一子群體中用戶的隱私需求相同，不同子群體中用戶的隱私需求不同。針對(duì)每個(gè)子群體的隱私需求，基于最小均方誤差的期望準(zhǔn)則給出最佳的擾動(dòng)方式，包含最佳的擾動(dòng)概率、最佳的傳輸參數(shù)量和最佳的輸出形式，并基于最小均方誤差的期望構(gòu)建合適的加權(quán)因子以進(jìn)行加權(quán)聚合來提高統(tǒng)計(jì)估計(jì)的精度，在實(shí)現(xiàn)個(gè)性化隱私保護(hù)的同時(shí)，保證較高的統(tǒng)計(jì)精度。

本發(fā)明授權(quán)基于小樣本數(shù)據(jù)的個(gè)性化差分隱私保護(hù)方法、裝置及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于小樣本數(shù)據(jù)的個(gè)性化差分隱私保護(hù)方法，其特征在于，包括： 數(shù)據(jù)聚合者接收用戶發(fā)送的隱私保護(hù)等級(jí)； 根據(jù)隱私保護(hù)等級(jí)對(duì)用戶進(jìn)行群組劃分，將具有相同隱私保護(hù)等級(jí)的用戶劃分到同一個(gè)群組中； 基于用戶的隱私保護(hù)等級(jí)和最小均方誤差的期望準(zhǔn)則，確定每個(gè)群組中用戶隱私數(shù)據(jù)的最佳擾動(dòng)方式，將最佳擾動(dòng)方式發(fā)送給群組中對(duì)應(yīng)的用戶，通過每個(gè)群組中的用戶采用對(duì)應(yīng)的最佳擾動(dòng)方式對(duì)各自的隱私數(shù)據(jù)進(jìn)行擾動(dòng)處理，得到擾動(dòng)數(shù)據(jù)，并發(fā)送給數(shù)據(jù)聚合者，其中，最佳擾動(dòng)方式包括擾動(dòng)概率、傳輸參數(shù)量和擾動(dòng)輸出形式； 采用加權(quán)聚合的方式，對(duì)來自不同隱私保護(hù)等級(jí)下的不同群組的擾動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，得到用戶的隱私數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)估計(jì)； 其中，基于用戶的隱私保護(hù)等級(jí)和最小均方誤差的期望準(zhǔn)則，確定每個(gè)群組中用戶隱私數(shù)據(jù)的最佳擾動(dòng)方式，包括： 基于最大似然估計(jì)，估算出隱私數(shù)據(jù)的概率分布情況，并得到關(guān)于估計(jì)分布的最小均方誤差的期望； 根據(jù)最小均方誤差的期望、擾動(dòng)數(shù)據(jù)中是否含有真實(shí)數(shù)據(jù)、擾動(dòng)數(shù)據(jù)中含有預(yù)定取值的概率，根據(jù)差分隱私的定義得到隱私保護(hù)等級(jí)與擾動(dòng)概率和傳輸參數(shù)量之間的關(guān)系； 基于最小均方誤差的期望和每個(gè)群組的隱私保護(hù)等級(jí)，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，確定每個(gè)群組中用戶隱私數(shù)據(jù)的最佳擾動(dòng)方式； 基于最大似然估計(jì)，估算出隱私數(shù)據(jù)的概率分布情況，并得到關(guān)于估計(jì)分布的最小均方誤差的期望，包括： 基于最大似然估計(jì)，估算出隱私數(shù)據(jù)的概率，其中，第i種隱私數(shù)據(jù)xi的真實(shí)概率的估計(jì)值的計(jì)算公式為： 其中，為N′條擾動(dòng)數(shù)據(jù)中含有xi的數(shù)據(jù)條數(shù)，G′為第τ個(gè)群組，N′為群組G′中用戶數(shù)量，對(duì)應(yīng)有N′條擾動(dòng)數(shù)據(jù)，真實(shí)數(shù)據(jù)x＝xi時(shí)，擾動(dòng)數(shù)據(jù)中含有xi的概率為pτ，即擾動(dòng)概率，相反，擾動(dòng)數(shù)據(jù)中含有xj的概率為qτ，xj與xi為不同的數(shù)據(jù)，sτ為一條擾動(dòng)數(shù)據(jù)中包含的數(shù)據(jù)數(shù)量，即傳輸參數(shù)； 根據(jù)每一種隱私數(shù)據(jù)的真實(shí)概率的估計(jì)值，得到所有隱私數(shù)據(jù)的真實(shí)概率分布的估計(jì)值，進(jìn)一步得到關(guān)于該估計(jì)分布的最小均方誤差的期望，具體為： k為隱私數(shù)據(jù)的取值情況。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人湖北工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：430068 湖北省武漢市洪山區(qū)南李路28號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。