摘要
本发明公开了一种关系型数据库的隐私保护概率指纹方法,所述方法首先利用Tardos编码生成特定的指纹序列,并为每个服务提供商分配唯一指纹;然后结合数据固有的内在条件关联性与本地差分隐私随机响应技术在关系数据库中嵌入指纹;接着,当发现数据库非法再分发时,可以通过高可信度的指纹提取技术提取泄露数据库的指纹;最后将提取的泄露数据库的指纹与每个服务提供商分配的指纹一一比对,依照Tardos编码的追踪算法指控非法服务提供商。采用上述方法,能够概率均匀地嵌入各指纹位,有效抵抗随机翻转攻击、合谋攻击等指纹攻击算法,具有良好的指纹鲁棒性,同时在嵌入指纹的过程中满足差分隐私要求,并降低数据效用损失。
技术关键词
差分隐私
指纹方法
指纹提取技术
追踪算法
指纹提取方法
概率分布函数
关系型数据库
编码
序列
生成参数
错误率
种子
鲁棒性
标记
定义
副本
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关键帧
视频指纹提取方法
图像特征向量
图像特征提取模型
序列
中心服务器
节点
加密数据
构建深度神经网络
参数
扩展图像序列
井下巷道支护
监控方法
像素点
因子
数据隐私保护方法
脱敏数据
同态加密技术
工业互联网平台
差分隐私机制