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가산성 잡음을 통한 유틸리티-인식 프라이버시 보호 매핑을 위한 방법 및 장치

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기관명	NDSL
출원인	톰슨 라이센싱
출원번호	10-2016-7007121
출원일자	2016-03-17
공개번호	20160428
공개일자	0000-00-00
등록번호
등록일자	0000-00-00
권리구분	KUPA
초록	본 실시예들은 일부 유틸리티를 얻을 희망으로, (S로 표시된) 사적 데이터와 연관되는, (X로 표시된) 일부 공용 데이터를 분석가에게 릴리즈하기를 원하는 사용자가 마주치게 되는 프라이버시-유틸리티 트레이드오프에 초점이 맞추어져 있다.잡음이 프라이버시 보호 메커니즘, 즉 Y=X+N으로서 추가되는 경우 -Y는 분석가에게 실제로 릴리즈되는 데이터이고 N은 잡음임- , 우리는 가우시안 잡음을 추가하는 것이 연속 데이터 X에 대한 1_2-노름 왜곡 하에서 최적이라는 것을 보여준다.우리는 가우시안 메커니즘에 의해 최악의 경우의 정보 누설을 최소화하는 가우시안 잡음을 추가하는 메커니즘을 표시한다.가우시안 메커니즘에 대한 파라미터들은 X의 공분산의 고유벡터들 및 고유값들에 기초하여 결정된다.우리는 또한 이산 데이터 X에 대한 확률 프라이버시 보호 매핑 메커니즘을 전개하고, 여기서 랜덤 이산 잡음은 최대-엔트로피 분산을 따른다.
원문URL	http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=KUPA&cn=KOR1020167007121
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