CN119416260A 企业信用数据隐私保护的差分隐私算法优化方法及装置 （中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心）

企业信用数据隐私保护的差分隐私算法优本申请实施例提供一种企业信用数据隐私通过噪声引入的差分隐私算法对企业信用数据多个查询合并为一个查询，减少噪声引入的频2对经过噪声处理后的企业信用数据进行预处理，以通过噪声引入的2.根据权利要求1所述的企业信用数据隐私保护的差分隐私算法优化方法，其特征在3.根据权利要求1所述的企业信用数据隐私保护的差分隐私算法优化方法，其特征在4.根据权利要求1所述的企业信用数据隐私保护的差分隐私算法优化方法，其特征在5.根据权利要求1所述的企业信用数据隐私保护的差分隐私算法优化方法，其特征在6.根据权利要求2所述的企业信用数据隐私保护的差分隐私算法优化方法，其特征在确定企业信用数据中存在的查询类型，其中，不同的查询类型对对企业信用数据的敏感性进行评估，其中，敏感性评估包括企3其中，高敏感级别设置的噪声参数大于中敏感级别设置的定期对数据进行重新评估，分析查询类型和数据敏感性的变化情况，根据选择设定数量的企业信用数据作为样本，模拟不同类型的查询，并7.根据权利要求3所述的企业信用数据隐私保护的差分隐私算法优化方法，其特征在48.根据权利要求4所述的企业信用数据隐私保护的差分隐私算法优化方法，其特征在如果多个查询涉及到相同的数据字段或查询条件相似度根据设计好的合并查询，修改数据的查询接口，以使得查询接口9.根据权利要求5所述的企业信用数据隐私保护的差分隐私算法优化方法，其特征在数据处理模块，用于对经过噪声处理后的企业信用数据进行预5[0006]本申请实施例的目的在于提供一种企业信用数据隐私保护的差分隐私算法优化67对企业信用数据进行分类，根据数据的敏感性和查询类型将数据分为不同的类89所述的企业信用数据隐私保护的差分隐私算[0025]图1为本申请实施例提供的一种企业信用数据隐私保护的差分隐私算法优化方法图2是本申请实施例提供的一种企业信用数据隐私保护的差分隐私算法优化装置不同的应用场景对数据的准确性和隐私保护程查询同一时间段内的利润，可能可以合并为一个查询企业在该时间段内的财务状况的查询企业信用评级为A的企业和查询企业销售额大于100万的企业合并为查询信用评级为A且[0107]333、在实施合并查询后，使用数据库性能监控工具或日志分析工具监控查询性[0124]433、对于时间序列数据或具有连续变化趋势的数据，使用数据平滑方法去除噪[0134]其中，查询分析模块201用于分析企业信用数据的查询类型，自适应调整噪声参多个数据查询合并为一个数据查询；数据处理模块204用于对经过噪声处理后的企业信用[0136]本申请实施例提供的企业信用数据隐私保护的差分隐私算法优化装置可以用于例提供的企业信用数据隐私保护的差分隐私算法优化装置。图3是本申请实施例提供的一[0139]上述提供的电子设备可用于执行上述实施例提供的企业信用数据隐私保护的差行本申请任意实施例所提供的企业信用数据隐私保护的差分隐私算法优化方法中的相关显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、[0145]