软件学报

作者：张啸剑，曹小杰，王宁，孟小峰

单位：张啸剑，河南财经政法大学 计算机与信息工程学院, 河南 郑州 45004611,曹小杰，河南财经政法大学 计算机与信息工程学院, 河南 郑州 45004602,王宁，中国海洋大学 信息科学与工程学部, 山东 青岛 26610003,孟小峰，中国人民大学 信息学院, 北京 10087204

关键词：本地化差分隐私;多表星形连接查询;层次结构;纵向节点组合;随机应答机制

基金：国家自然科学基金(62072156)

基于本地化差分隐私多关系表示上的Star-JOIN查询已得到研究者广泛关注. 现有基于OLH机制与层次树结构的Star-JOIN查询算法存在根节点泄露隐私风险、τ-截断机制没有给出如何选择合适τ值等问题. 针对现有算法存在的不足, 提出一种有效且满足本地化差分隐私的Star-JOIN查询算法LPRR-JOIN (longitudinal path random response for join). 该算法充分利用层次树的纵向路径结构与GRR机制, 设计一种纵向本地扰动算法LPRR, 该算法以所有属性纵向路径上的节点组合作为扰动值域. 每个用户把自身元组映射到相应节点组合中, 再利用GRR机制对映射后的元组进行本地扰动. 为了避免事实表上存在的频率攻击, LPRR-JOIN算法允许每个用户利用阈值τ本地截断自身元组个数, 大于τ条元组删减、小于τ条元组补充. 为了寻找合适的τ值, LPRR-JOIN算法利用τ-截断带来的偏差与扰动方差构造总体误差函数, 通过优化误差目标函数获得τ值; 其次结合用户分组策略获得τ值的总体分布, 再利用中位数获得合适的τ值. LPRR-JOIN算法与现有算法在3种多关系数据集上进行比较, 实验结果表明其响应查询算法优于同类算法.

来源：2025年第2期

《软件学报》期刊编辑部

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