南京航空航天大学学报

作者：朱友文，唐聪，吴启晖，张焱

单位：南京航空航天大学计算机科学与技术学院，南京211106；,南京航空航天大学计算机科学与技术学院，南京211106；,南京航空航天大学电子信息工程学院， 南京211106；,南京航空航天大学信息化处，南京210016；

关键词：数据安全;个性化本地差分隐私;统计分析;隐私保护

基金：江苏省重点研发计划（BE2022068，BE2022068-1）；中国高校产学研创新基金（2023IT049）。

本地差分隐私作为一个优秀的隐私保护模型，被广泛应用于数据收集和统计分析中的隐私保护问题。但是本地差分隐私没有考虑不同用户的隐私需求差异以及不同数据的属性差异，因此作为本地差分隐私的一种变体，个性化本地差分隐私被提出。本文根据上述两类差异将个性化本地差分隐私机制分为两类，并在此基础上对该领域的研究现状进行了分析和总结。首先本文介绍了个性化本地差分隐私的基本概念和理论模型。其次对近年来的个性化本地差分隐私机制的若干文献进行了分析和归类，并详细介绍了几种代表性方案的原理和特点，包括数据扰动方法和数据聚合方法等。最后本文对该领域的未来发展方向进行了讨论与分析。

来源：2024年第5期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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