摘要
本发明提出了一种融合差分隐私的合规性测试数据生成方法、装置及其可读存储介质,包括数据采集模块、数据敏感度分析模块、差分隐私参数调整模块、数据生成模块及测试数据验证模块。数据采集模块从多源异构数据中采集并统一数据格式;数据敏感度分析模块采用K均值聚类算法,综合数据类型、来源及用途量化权重,将数据划分为高、中、低敏感度等级;差分隐私参数调整模块基于敏感度等级和测试目的动态调整隐私预算ε及噪声尺度参数λ;数据生成模块根据数据分布特征选择拉普拉斯或指数机制生成测试数据;验证模块通过统计检验反馈优化参数。本发明解决了传统匿名化方法隐私保护不足及静态差分隐私参数导致的测试数据偏差问题。
技术关键词
测试数据生成方法
差分隐私
合规性
关系型数据库
统计检验方法
数据分布特征
拉普拉斯
数据采集模块
优化噪声
参数
文件系统
可读存储介质
K均值聚类算法
分析模块
匿名化方法
统计特征
生成测试数据
机制
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分布式模型
数据库事务提交
合并算法
分布式账本
日志
资产数据管理方法
设施
故障时间特征
故障预测模型
三维模型
地址数据匹配方法
调用API接口
分词
微调单元
数据匹配系统
多模态特征融合
船舶
分段
三维装配模型
遍历算法
人工智能系统
智能穿戴设备
云平台
语音播报模块
对接模块