申请/专利权人：四川大学

申请日：2023-12-13

公开（公告）日：2024-03-01

公开（公告）号：CN117633058A

主分类号：G06F16/2458

分类号：G06F16/2458;G06F16/22;G06Q30/0283

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.19#实质审查的生效;2024.03.01#公开

摘要：本发明提供了基于细粒度随机化机制的统计查询定价模型、系统及设备，属于数据定价技术领域，旨在实现细粒度并节省计算资源，统计查询定价模型执行如下步骤：接收数据提供端发送的数据集以及对应的预设联合分布；响应于服务请求端发送的数据服务请求，确定所请求的目标共享列，并确定对应的统计查询函数和噪声方差；基于预设联合分布、秘密参数的取值范围、目标共享列以及统计查询函数的查询类型，确定统计查询函数的查询结果与秘密参数的关联度；基于关联度、秘密参数对应的预设权重参数以及噪声方差，确定秘密参数对应的补偿值；采用预设组合函数，将多个补偿值组合，得到总补偿价格；基于总补偿价格，确定对应的服务价格。

主权项：1.一种基于细粒度随机化机制的统计查询定价模型，其特征在于，所述统计查询定价模型执行如下步骤：接收数据提供端发送的数据集，以及所述数据集对应的预设联合分布；其中，所述数据集包括多个共享列和多个敏感列，所述共享列包括提供统计查询服务的数据，所述敏感列包括涉及敏感信息的数据；所述预设联合分布包括每个所述共享列的分布参数和每个所述敏感列的秘密参数，所述预设联合分布表征多个所述共享列之间的关联关系、多个所述敏感列之间的关联关系以及多个所述敏感列和多个所述共享列之间的关联关系；响应于服务请求端发送的数据服务请求，从多个所述共享列中确定所述数据服务请求所请求的至少一个目标共享列，并确定对应的统计查询函数和噪声方差；基于所述预设联合分布、每个所述秘密参数的取值范围、至少一个所述目标共享列以及所述统计查询函数的查询类型，确定所述统计查询函数的查询结果与每个所述秘密参数的关联度；基于所述关联度、每个所述秘密参数对应的预设权重参数以及所述噪声方差，确定每个所述秘密参数对应的补偿值；采用预设组合函数，将多个所述补偿值组合，得到总补偿价格；基于所述总补偿价格，确定所述数据服务请求对应的服务价格。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川大学 基于细粒度随机化机制的统计查询定价模型、系统及设备

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