本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)，特別是一種應(yīng)用于供應(yīng)鏈管理中的產(chǎn)品數(shù)據(jù)保護(hù)方法，具體是一種結(jié)合了相關(guān)差分隱私機(jī)制和邏輯回歸模型的數(shù)據(jù)保護(hù)方法。

背景技術(shù)：

1、在供應(yīng)鏈管理中，產(chǎn)品數(shù)據(jù)的安全性和隱私性至關(guān)重要。這些數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)、制造過(guò)程數(shù)據(jù)、材料規(guī)格、歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)等，通常涉及敏感信息，需要在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)時(shí)進(jìn)行隱私保護(hù)。傳統(tǒng)的差分隱私技術(shù)在處理相關(guān)數(shù)據(jù)時(shí)存在隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。因此，有必要開(kāi)發(fā)一種新的數(shù)據(jù)保護(hù)方法，以提高產(chǎn)品數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)水平。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種基于差分隱私邏輯回歸的方法，用于在供應(yīng)鏈中對(duì)產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行有效保護(hù)，同時(shí)保證數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性。本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)上述目的：

2、(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，對(duì)產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合和轉(zhuǎn)換；

3、(2)特征選擇步驟，通過(guò)前向-后向特征選擇方法選擇最優(yōu)特征子集；

4、(3)關(guān)聯(lián)度量步驟，構(gòu)建數(shù)據(jù)相關(guān)性矩陣，并根據(jù)相關(guān)敏感度添加噪聲；

5、(4)噪聲添加步驟，在邏輯回歸模型訓(xùn)練過(guò)程中添加噪聲；

6、(5)模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)步驟，使用選擇的特征子集訓(xùn)練模型并對(duì)產(chǎn)品需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。

技術(shù)特征：

1.一種基于差分隱私邏輯回歸的產(chǎn)品數(shù)據(jù)保護(hù)方法，用于保護(hù)供應(yīng)鏈管理中的產(chǎn)品數(shù)據(jù)，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征選擇步驟包括使用隨機(jī)森林算法計(jì)算特征重要性和數(shù)據(jù)相關(guān)性。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述關(guān)聯(lián)度量步驟包括使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)和馬氏距離來(lái)衡量記錄之間的相關(guān)性。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述噪聲添加步驟包括對(duì)樣本梯度的均值添加拉普拉斯噪聲或高斯噪聲。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于差分隱私邏輯回歸的產(chǎn)品數(shù)據(jù)保護(hù)方法，旨在解決供應(yīng)鏈管理中產(chǎn)品數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的問(wèn)題。傳統(tǒng)的差分隱私技術(shù)在處理相關(guān)數(shù)據(jù)時(shí)存在隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)，因此，本發(fā)明提出了一種結(jié)合相關(guān)差分隱私和邏輯回歸的方法，以提高產(chǎn)品數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的效用性。本發(fā)明的技術(shù)方案包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、關(guān)聯(lián)度量、噪聲添加以及模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)等步驟。通過(guò)使用前向?后向特征選擇方法，選擇最相關(guān)的特征子集。在邏輯回歸模型中引入相關(guān)差分隱私機(jī)制，考慮數(shù)據(jù)記錄之間的相關(guān)性，并通過(guò)添加拉普拉斯噪聲或高斯噪聲來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本發(fā)明的方法能夠有效提高產(chǎn)品數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)水平，同時(shí)保持較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。本發(fā)明的有益效果在于，通過(guò)相關(guān)差分隱私機(jī)制和特征選擇方法的結(jié)合，不僅提高了數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的能力，還減少了數(shù)據(jù)查詢(xún)誤差，提高了數(shù)據(jù)的實(shí)用性和預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：宋曉,劉銘
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京航空航天大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19