Laplace Input and Output Perturbation for Differentially Private Principal Components Analysis
المؤلفون المشاركون
Xu, Yahong
Bai, Shuangjie
Yang, Geng
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-11-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
With the widespread application of big data, privacy-preserving data analysis has become a topic of increasing significance.
The current research studies mainly focus on privacy-preserving classification and regression.
However, principal component analysis (PCA) is also an effective data analysis method which can be used to reduce the data dimensionality, commonly used in data processing, machine learning, and data mining.
In order to implement approximate PCA while preserving data privacy, we apply the Laplace mechanism to propose two differential privacy principal component analysis algorithms: Laplace input perturbation (LIP) and Laplace output perturbation (LOP).
We evaluate the performance of LIP and LOP in terms of noise magnitude and approximation error theoretically and experimentally.
In addition, we explore the variation of performance of the two algorithms with different parameters such as number of samples, target dimension, and privacy parameter.
Theoretical and experimental results show that algorithm LIP adds less noise and has lower approximation error than LOP.
To verify the effectiveness of algorithm LIP, we compare our LIP with other algorithms.
The experimental results show that algorithm LIP can provide strong privacy guarantee and good data utility.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Yahong& Yang, Geng& Bai, Shuangjie. 2019. Laplace Input and Output Perturbation for Differentially Private Principal Components Analysis. Security and Communication Networks،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210651
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Yahong…[et al.]. Laplace Input and Output Perturbation for Differentially Private Principal Components Analysis. Security and Communication Networks No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210651
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Yahong& Yang, Geng& Bai, Shuangjie. Laplace Input and Output Perturbation for Differentially Private Principal Components Analysis. Security and Communication Networks. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210651
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1210651
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