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该中彩网官网首页旧版历史55期开奖号码汇总 “Multiple Strategies Differential Privacy on Sparse Tensor Factorization for Network Traffic Analysis in 5G” 主要研究了多种策略差分隐私基于稀疏张量分解的 5G 网络流量分析问题。由于容量大、传输速度快， 5G 在现代电子基础设施中发挥着关键作用。同时，稀疏张量分解 (Sparse Tensor Factorization, STF) 是分析 5G 物联网上高阶、高维、稀疏张量数据 (High-Order, High-Dimension, and Sparse Tensor, HOHDST) 的降维工具。因此， HOHDST 数据依靠 STF 获取完整的数据，并发现规则进行实时准确的分析。从计算和数据安全的另一个角度来看，目前的 STF 解决方案寻求提高计算效率，但忽略了物联网数据的隐私安全，如网络流量监控系统的数据分析。针对这些问题，本文提出了一种基于 STF 的多策略差分隐私框架 (Multiple-strategies Differential Privacy framework on STF, MDPSTF) ，用于 HOHDST 网络流量数据分析。 MDPSTF 由 - 差分隐私、中心化差分隐私和本地化差分隐私，三种差分隐私机制组成。在此基础上，提出了隐私约束的理论证明。因此， MDPSTF 可以为 HOHDST 网络流量数据提供通用的数据保护，具有很高的安全承诺。我们在两个真实的网络流量数据集 ( 和 ) 上进行了实验。实验结果表明， MDPSTF 对不同程度的隐私保护需求具有较高的通用性，对 HOHDST 网络流量数据具有较高的恢复精度。