Integritetsskyddsrisker med rekommenderade system har lett till ökad uppmärksamhet. Användarnas privata data samlas ofta in av förmodligen opålitliga rekommendationssystem för att ge rekommendationer av hög kvalitet. Samtidigt, skadliga angripare kan utnyttja rekommendation resultat för att göra slutsatser om andra användares privata data. Befintliga metoder fokuserar antingen på att hålla användarnas privata data skyddade under rekommendationsberäkningen eller på att förhindra slutsatsen av en enskild användares data från rekommendationsresultatet. Ingen är dock utformad för att både dölja användarnas privata data och förhindra integritet inferens. För att uppnå detta mål, föreslår vi i detta dokument en hybrid strategi för integritetsbevarande rekommendationssystem genom att kombinera differential integritet (DP) med randomiserade perturbation (RP). Vi visar teoretiskt det buller som RP tillfört har begränsad effekt på rekommendationsnoggrannheten och det buller som DP tillfört kan kontrolleras väl baserat på känslighetsanalys av funktioner på perturbeddata. Omfattande experiment på tre storskaliga verkliga dataset visar att hybridmetoden i allmänhet ger mer integritetsskydd med godtagbar rekommendation noggrannhet förlust, och överraskande ibland uppnår bättre integritet utan att offra noggrannhet, vilket bekräftar dess genomförbarhet i praktiken.
REF har presenterat en hybrid strategi för integritetsbevarande rekommendationssystem genom att kombinera randomiserade perturbering och differential integritet, integriteten för användarens data skyddas av randomiserade perturbation och integriteten för rekommendation resultat garanteras av differential integritet.
When Differential Privacy Meets Randomized Perturbation: A Hybrid Approach for Privacy-Preserving Recommender System
{'venue': 'DASFAA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}