一种隐私保护的分布式图数据特征分解方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202210341719.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114692200A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114692200A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06F21/62（2013.01）I;G06F21/60（2013.01）I;G06F17/16（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 郑宜峰;王松磊 | 申请（专利权）人 | 哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院） |
| 代理机构 | 深圳市君胜知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 518055广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种隐私保护的分布式图数据特征分解方法及系统，本发明提供的方法中，被随机采样的持有局部图数据的图节点，加密自身的度信息，并发送给第一计算终端和第二计算终端，第一计算终端和第二计算终端协同地在密文域计算生成第一加密度分布信息和第二加密度分布信息，可以使得图节点确定自身的度所属的目标区间，进而选择合适的采样敏感度采样噪声，在真实的图邻接矩阵中添加权值为0虚假的边，矩阵三元组的形式实现了矩阵的稀疏表示，对添加了虚假的边的三元组集合进行加密并将密文分别发送给第一计算终端和第二计算终端以进行加密的特征分解，实现了在保护节点隐私的前提下，保留图数据的稀疏性并且保证了特征分解的有效性。 |
