Abstract-Privacy bevarande är en av de största problemen i big data. Som en av de omfattande applikationerna inom big data har integritetsbevarande datapublicering (PPDP) varit ett viktigt forskningsområde. En av de grundläggande utmaningarna i PPPP är kompromissproblemet mellan integritet och nyttan av den enda och oberoende datauppsättningen. Den senaste tidens forskning har dock visat att den avancerade integritetsmekanismen, dvs. differentiell integritet, är sårbar när flera datamängder korreleras. I detta fall, kompromissen problem mellan integritet och nytta utvecklas till ett spel problem, där utbetalning av varje spelare är beroende av hans och hans grannars sekretessparametrar. I detta dokument presenterar vi först definitionen av korrelerad differentiell integritet för att utvärdera den verkliga integritetsnivån för en enda datamängd som påverkas av de andra datamängderna. Sedan konstruerar vi en spelmodell av flera spelare, där varje publicerar datauppsättning sanitized av differential integritet. Därefter analyserar vi existensen och unikheten av den rena Nash Equilibrium. Vi hänvisar till ett begrepp, dvs. priset på anarki, för att utvärdera effektiviteten i den rena Nash Equilibrium. Slutligen visar vi riktigheten i vår spelanalys via simuleringsexperiment.
Wu och Al. I REF föreslogs en definition av korrelerad differentiell integritet för att utvärdera den verkliga integritetsnivån för en enda datauppsättning som påverkas av andra datauppsättningar när flera datauppsättningar korreleras.
Game Theory Based Correlated Privacy Preserving Analysis in Big Data
{'venue': None, 'journal': 'IEEE Transactions on Big Data', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}