一种基于Jensen-Shannon散度的K-匿名方法
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·数据发布中的隐私保护研究现状 | 第11-17页 |
| ·隐私保护的匿名规则 | 第11-15页 |
| ·隐私保护算法研究现状 | 第15-16页 |
| ·匿名数据质量的度量 | 第16-17页 |
| ·论文主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·论文组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 隐私保护概述 | 第19-28页 |
| ·隐私保护简介 | 第19-21页 |
| ·隐私与隐私的度量 | 第19-20页 |
| ·隐私保护的研究方向和技术分类 | 第20-21页 |
| ·数据匿名化技术 | 第21-26页 |
| ·数据匿名化规则 | 第22-25页 |
| ·数据匿名化算法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于 JS-散度的 K-匿名方法 | 第28-45页 |
| ·连续性数据发布情景 | 第28-31页 |
| ·基于改进背景知识的隐私攻击模式 | 第31-37页 |
| ·背景知识 | 第31-33页 |
| ·背景知识的提取和改进 | 第33-37页 |
| ·连续性数据发布的隐私保护 | 第37-44页 |
| ·Shannon 熵（信息熵）和 JS-散度 | 第37-38页 |
| ·保护算法思想策略 | 第38-40页 |
| ·算法设计 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 实验与性能分析 | 第45-50页 |
| ·实验环境工具介绍 | 第45-46页 |
| ·性能指标及实验结果分析 | 第46-49页 |
| ·隐私保护度 | 第46-48页 |
| ·数据质量 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
