多方差分隐私保护计算技术研究

In 2006,differential privacy has emerged as a new paradigm for privacy protection without the adversary's prior knowledge. It is believed that differential privacy mechanism can provide one of the strongest privacy guarantees. Currently, the research focus on applications under a centralized environment, few of us participates in the multi-parties differential privacy protection technology. At present, in order to ensure the security, their usual practice is: for a simple statistical query, all parties need to be involved in a number of iterations, and each iteration, all parties need to be involved in multiple communications, therefore the cost is considerable in the database statistics query. In view of this, this project, which is based on the traditional relational database query statistics, studies the implmentation of a statistics query system on how to ensure the security in the multi-party case, with a small and flexible price to achieve differential privacy protection.

2006年，差分隐私保护作为一种新的隐私保护范式出现,因其不需要攻击者先验知识的假设，而被认为是一种非常可靠的保护机制。当前的差分隐私保护技术研究聚焦在集中式环境下数据应用需求问题，而对于多方参与下的差分隐私保护技术的关注相对比较少。目前他们的通常做法是为了保证数据的安全性，一个简单的统计查询，需要参与各方的多次迭代，且每次迭代需要参与各方多次通信，这个开销在数据库统计查询中是相当可观的。有鉴于此，本项目以传统的关系数据库统计查询为研究对象，在多方参与情况下，研究差分隐私保护技术如何在保证安全的前提下，以较小和灵活的代价来实现多方差分隐私保护统计查询系统。

本课题面向多方环境下的差分隐私保护计算问题进行深入研究，完成了原定研究计划并取得了以下主要成果：(1)在多方环境下，建立了差分隐私保护技术的攻击模型，提出了相应的攻击模型定义，并给出了攻击者成功概率；(2)在多方环境下，如何利用差分隐私保护技术来进行求和问题；(3)研究差分隐私保护技术数据可用性问题；(4)提出了基于异构泛化的数据匿名算法， 5)还研究了其他扩展问题， 6）基于上述工作，本项目共发表论文12篇，其中SCI检索9篇，包括IEEE Transactions on Information Theory，IEEE Commutations Letters, Journal of Computer Science and Technology, IEEE Transactions on Industrial Informatics, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems，Quantum information processing, Quantum Information and Computation等国内外顶级期刊，申请发明专利2项，培养和资助了多名研究生。我们所做的工作能够促进多方环境下差分隐私保护计算的研究与应用。