本技术提出了基于物业数据的隐私预算分配方法、装置、设备、介质,该方法包括:基于多个第一物业数据构建第一输入数据集;基于数据类别确定各对第一物业数据之间的第一相关值;从第一差异值中确定第二差异值,从第一推理难度值中确定第二推理难度值,从第一相关值中确定第二相关值;基于第二差异值、第二推理难度值和第二相关值的数量确定目标策略;基于目标策略调整隐私预算后发布第一输出数据集。根据本发明实施例的技术方案,能够从推理风险、用户间差异和数据类别的相关性三个维度表征物业数据的泄漏风险,结合各维度中风险较高的参数值的数量动态选择目标策略,利用目标策略实现隐私预算的动态调整,提高数据安全性。
背景技术
目前,物业领域的信息化程度越来越高,常见的物业数据包括住户信息、物业服务记录、财务记录、设备监控数据和小区环境数据等类别,物业管理的信息化能够提升物业管理效率,但是也存在数据泄漏风险。差分隐私保护算法是常用的数据安全算法,能够为每个输入数据分配隐私预算,基于隐私预算增加噪声,隐私预算越小则噪声越大,有效提高了数据安全性。
推理攻击和重构攻击是常见的两种攻击方式,通过请求多次非敏感数据后,利用非敏感数据之间的逻辑关系反推出原始的敏感数据,导致隐私泄露。相关技术引入了基于梯度下降的自适应隐私预算的分配方法,通过梯度调整不断减少隐私预算,动态调整输出数据的噪声。虽然能够起到一定的防护作用,但是,物业数据分为住户数据和管理数据,住户数据与住户信息的关联性较强,管理数据与住户信息的关联性较弱,相关技术的梯度主要通过学习率随时间下降实现调整,对所有的输出数据都是采用相同的下降策略,若针对关联较强的住户数据发起推理攻击,隐私泄露的风险仍然较大。
实现思路