Using MOPSO for Optimizing Randomized Response Schemes in Privacy Computing
المؤلفون المشاركون
Gao, Zhiqiang
Cui, Xiaolong
Duan, Yanyu
Jun, Zhang
Peng, Zhensheng
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-04-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
It is a challenging concern in data collecting, publishing, and mining when personal information is controlled by untrustworthy cloud services with unpredictable risks for privacy leakages.
In this paper, we formulate an information-theoretic model for privacy protection and present a concrete solution to theoretical architecture in privacy computing from the perspectives of quantification and optimization.
Thereinto, metrics of privacy and utility for randomized response (RR) which satisfy differential privacy are derived as average mutual information and average distortion rate under the information-theoretic model.
Finally, a discrete multiobjective particle swarm optimization (MOPSO) is proposed to search optimal RR distorted matrices.
To the best of our knowledge, our proposed approach is the first solution to optimize RR distorted matrices using discrete MOPSO.
In detail, particles’ position and velocity are redefined in the problem-guided initialization and velocity updating mechanism.
Two mutation strategies are introduced to escape from local optimum.
The experimental results illustrate that our approach outperforms existing state-of-the-art works and can contribute optimal Pareto solutions of extensive RR schemes to future study.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gao, Zhiqiang& Cui, Xiaolong& Duan, Yanyu& Jun, Zhang& Peng, Zhensheng. 2018. Using MOPSO for Optimizing Randomized Response Schemes in Privacy Computing. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209012
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gao, Zhiqiang…[et al.]. Using MOPSO for Optimizing Randomized Response Schemes in Privacy Computing. Mathematical Problems in Engineering No. 2018 (2018), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209012
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gao, Zhiqiang& Cui, Xiaolong& Duan, Yanyu& Jun, Zhang& Peng, Zhensheng. Using MOPSO for Optimizing Randomized Response Schemes in Privacy Computing. Mathematical Problems in Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209012
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1209012
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر