考虑到不受信任的服务器，差分隐私和本地差分隐私已用于数据聚合中的隐私保留。 通过我们的分析，差异隐私和本地差异隐私无法实现基于移动服务的多用户协作的隐私和实用程序之间的Nash平衡，这是多用户以协作方式协商所需的隐私预算以保护隐私。 为此，我们提出了一个隐私保护数据聚合框架（PPDAF），该框架在隐私和实用程序之间达到了纳什均衡。 首先，我们提出了一种自适应高斯机制，通过在预期隐私预算下将预期效用因子与条件过滤噪声相乘来满足隐私与效用之间的纳什均衡。 其次，我们在协商隐私权预算和启发式混淆的基础上，采用自适应高斯机制构造了PPDAF。 最后，我们的理论分析和实验评估表明，PPDAF可以在隐私和效用之间达到纳什均衡。 此外，该框架可以扩展到数据聚合设置中的工程实例。
### 基于移动服务的多用户协作的隐私保护数据聚合框架
#### 一、引言
随着移动设备的发展和普及，海量的数据被生成并利用。为了提供更优质的服务，第三方服务器经常需要对这些数据进行聚合处理。然而，这一过程中存在着隐私泄露的风险，因为不被完全信任的第三方服务器可能会对数据进行分析或者出于利益目的出售数据。因此，在共享信息的过程中保护敏感信息变得至关重要。
#### 二、现有技术分析
目前，为了解决数据聚合过程中的隐私问题，主要采用的方法是差分隐私（Differential Privacy）和本地差分隐私（Local Differential Privacy）。这两种方法通过向原始数据添加随机噪声，使得分析者即使掌握了所有其他个体的信息也无法确定某一个体的具体情况，从而实现了对个人隐私的保护。
- **差分隐私**：通过对数据库查询结果添加噪声，确保相邻数据库间的查询结果差异不会超过预设阈值。
- **本地差分隐私**：用户端对数据进行随机化处理后再发送至服务器，增加了额外的隐私保障。
然而，研究发现，传统的差分隐私和本地差分隐私方法在实际应用中存在局限性。具体来说，它们无法在移动服务环境下多用户的协作模式中实现隐私与效用之间的纳什均衡。纳什均衡是一种博弈论的概念，指的是在一个系统中，每个参与者选择的策略是最佳的，即使其他人改变策略也不改变这一点。
#### 三、PPDAF框架介绍
为了解决上述问题，本文提出了一种名为“隐私保护数据聚合框架”（Privacy-Preserving Data Aggregation Framework，简称PPDAF）的新方法。该框架旨在实现移动服务环境下的多用户协作模式中隐私与效用之间的纳什均衡。
- **自适应高斯机制**：该框架引入了一种自适应高斯机制，该机制能够在预期隐私预算下通过将预期效用因子与条件过滤噪声相乘来实现隐私与效用之间的纳什均衡。预期隐私预算是指用户愿意牺牲的隐私程度，而预期效用因子则反映了用户对数据聚合效用的需求。条件过滤噪声则是根据特定条件动态调整的噪声，用以保护用户的隐私。
- **协商隐私预算**：PPDAF框架采用了协商隐私预算的方式，即用户之间可以协商决定一个合理的隐私预算，以此为基础进行数据聚合。这种协商过程考虑了多用户之间的互动关系，并通过启发式混淆（Heuristic Obfuscation）进一步增强了数据的安全性。
- **理论分析与实验验证**：通过对PPDAF框架的理论分析和实验评估，证明了它能够有效地在隐私与效用之间达到纳什均衡。此外，该框架还具有良好的可扩展性，可以应用于各种数据聚合的实际场景中。
#### 四、关键技术点
1. **差分隐私与本地差分隐私的局限性**：现有的差分隐私方法在多用户协作场景下难以平衡隐私保护与数据效用的需求。
2. **自适应高斯机制**：该机制的核心在于如何通过条件过滤噪声与预期效用因子的乘积来实现隐私保护与效用最大化之间的平衡。
3. **协商隐私预算**：通过用户间协商确定合理的隐私预算，既满足了隐私保护需求，又保持了数据聚合的有效性。
4. **启发式混淆**：为增强数据安全性，引入了启发式混淆技术，通过增加额外的随机性来进一步保护用户隐私。
#### 五、结论
基于移动服务的多用户协作的隐私保护数据聚合框架PPDAF是一种创新性的解决方案，它不仅解决了传统差分隐私方法在多用户协作场景下的局限性，而且在隐私保护与效用最大化之间找到了最佳平衡点。通过自适应高斯机制、协商隐私预算以及启发式混淆等关键技术手段的应用，PPDAF框架为未来的移动服务提供了更加安全、高效的数据聚合方案。
