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摘要 蜂窝电话供应商和数据聚合公司从用户设备中收集蜂窝信号强度测量数据，生成信号地图，用于改善网络性能。我们认识到，这种数据收集可能与人们日益增长的隐私意识相冲突，因此我们考虑在数据离开移动设备之前对

摘要 在本文中，我们研究了具有差异隐私（DP）的图神经网络（GNN）学习问题。我们提出了一种基于聚合扰动（GAP）的新型差异化隐私图神经网络，它在图神经网络的聚合函数中加入随机噪音，从统计学角度掩盖单

摘要 在这篇论文中，我们考虑了一种新颖的M元顺序假设检验问题，其中存在一个对手，在决策者观察样本之前扰动样本的分布。这个问题被构建成一个顺序对抗假设检验博弈，由决策者和对手之间进行。这个博弈是一个零和

INTRODUCTION 在大数据时代，连续数据，即按时间顺序排列的值序列（又称时间序列），在现实世界中有许多应用。其中，许多时间序列是从个人收集的，例如远程护理中的生物传感器、智能家居中的物联网传感

摘要 我们开发了一个拍卖框架，用于移动群智感知中保护隐私的数据聚合，其中该平台充当拍卖师的角色，招募工作人员来执行感知任务。为了保护隐私，工作人员可以报告其数据的嘈杂版本；平台会根据感知能力来选择工作

摘要 在移动群智感知 (MCS) 中获取用户的空间分布给用户带来许多好处（例如，在 COVID-19 大流行期间避开拥挤的区域）。尽管用户位置隐私的泄露问题受到了很多研究关注，但现有的工作仍然忽视了用

摘要 基于位置的服务推荐通常需要收集和分析用户使用智能手机或可穿戴设备产生的轨迹的位置信息。很容易造成位置隐私泄露。目前的位置隐私保护方法通常通过在真实轨迹中添加虚假位置来迷惑对手，以达到隐私保护的目

摘要 网络威胁是现代技术世界中一个永久的问题。近年来，复杂的流量分析技术和异常检测（AD）算法被用来应对越来越多的颠覆性对抗攻击。恶意入侵被定义为旨在非法利用私有资源的侵入行为，通过异常数据流量和/或

摘要 物联网 (IoT) 设备因其提供的许多新服务和应用程序而变得越来越流行。然而，除了它们的许多好处之外，它们还引发了隐私问题，因为它们与不受信任的第三方共享细粒度的时间序列用户数据。在这项工作中，