近日，信息科学技术学院计算机科学系何早波老师在《IEEE Transactions on Computers》上发表题为“Trading Aggregate Statistics over Private Internet of Things Data”的学术论文。何早波老师为第一作者，该研究与美国佐治亚州立大学的Zhipeng Cai教授合作完成。《IEEE Transactions on Computers》是计算机系统与结构领域顶刊，也是CCF推荐 A类期刊。该期刊创办于1952年，迄今已有70年历史，是计算机领域历史最悠久的期刊之一，每年录用论文仅160余篇，在计算机专业享有盛誉，行业内广受认可。

 (图1 论文在线发表截图)

该文充分考虑物联网数据的大规模性、关联性、异质性和经济化属性，研究对象为数据采集、分析、流通交易过程中的隐私保护技术，及针对隐私数据交易的定价策略与收益分配（隐私补偿）技术，最终为实现赋能数据要素市场，激发数据要素价值提供支撑。该文聚焦于三个核心技术：（1）提出了面向可信及非可信交易中介的数据采集、分析及隐私保护方法；（2）提出了面向特定精度数据交易的无套利定价机制；（3）提出了具有可满足性、真实性、可盈利性、依赖公平性的面向关联及非关联数据交易的隐私补偿方法。该文还探讨了不同隐私保护机制下的效用表现，包括在不同噪声水平和隐私预算下的隐私效用权衡。这些研究结果揭示了合理的隐私预算分配和噪声添加策略可以在提高数据效用的同时提供高水平的隐私保护。

 (图2 隐私数据采集、分析、交易的框架)

 (图3 不同预算下面向非关联数据的隐私补偿机制)

供稿：计算机科学系

初审：于志秀

复审：龙锦益

终审：罗国伟