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用户终端隐私大数据交互式保护算法

     

摘要

用户终端隐私数据泄露,大量隐私信息被不法分子利用,导致用户隐私安全受到严重威胁。为了提高用户终端隐私数据的安全性,提出一种用户终端隐私大数据交互式保护算法。采用互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD)算法结合小波阈值函数对用户终端隐私数据去噪处理,并通过启发式搜索算法和最大信息数建立特征选择模型,获取隐私数据的特征;采用差分隐私保护算法对隐私数据保护,通过K-means算法划分特征并计算敏感度,使用拉普拉斯机制将噪声加入敏感度较高的特征中,实现隐私数据的保护。实验结果表明,所提算法的数据隐私性强、可用性高,且对数据加密所用时间短。

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