56、数据扰动与物联网众包：技术融合与创新应用

数据扰动与物联网众包：技术融合与创新应用

在当今数字化时代，数据的安全与高效处理成为了关键挑战。数据扰动技术旨在保护数据隐私，而物联网众包则为数据的收集和利用提供了新的途径。本文将深入探讨数据扰动的机器学习回归模型以及物联网服务的可靠雾基时空众包方案。

数据扰动的机器学习回归模型

• 未扰动数据展示
  | 驼背情况（Kyphosis） | 年龄（Age） | 数量（Number） | 起始位置（Start） |
  | — | — | — | — |
  | 未出现（Absent） | 61 | 2 | 17 |
  | 未出现（Absent） | 37 | 3 | 16 |
  | 未出现（Absent） | 113 | 2 | 16 |
  | 出现（Present） | 59 | 6 | 12 |
  | 出现（Present） | 82 | 5 | 14 |
  | 未出现（Absent） | 148 | 3 | 16 |
  | 未出现（Absent） | 18 | 5 | 2 |
  | 未出现（Absent） | 1 | 4 | 12 |
  | 未出现（Absent） | 168 | 3 | 18 |
  | 未出现（Absent） | 1 | 3 | 16 |

• 隐私保护扰动
  为获取训练数据，采用决策树中的噪声添加方案进行隐私保护。在糖尿病数据集上训练CART决策树算法，并通过传统方法计算每个属性的扰动形式。扰动数据用作目标类，原始数据用作特征类来训练模型。