面向可穿戴设备的数据匿名化发布技术研究
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 概述 | 第11-22页 |
| 1.1 课题背景以及研究意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 云辅助的隐私保护机制 | 第13-16页 |
| 1.2.2 隐私感知的个人信息发布机制 | 第16-17页 |
| 1.2.3 基于策略的访问控制机制 | 第17-19页 |
| 1.3 论文主要工作以及创新点 | 第19-21页 |
| 1.4 论文结构 | 第21-22页 |
| 第二章 相关技术 | 第22-32页 |
| 2.1 可穿戴设备数据源 | 第22页 |
| 2.2 基于多源可穿戴设备数据的个体活动识别方法 | 第22-26页 |
| 2.3 经典的数据匿名化发布方法 | 第26-29页 |
| 2.3.1 匿名化发布方法现状 | 第26-27页 |
| 2.3.2 数据的匿名化操作 | 第27页 |
| 2.3.3 K-匿名 | 第27页 |
| 2.3.4 l-diversity | 第27-28页 |
| 2.3.5 t-closeness | 第28-29页 |
| 2.4 现有数据重发布方法 | 第29-31页 |
| 2.4.1 数据重发布引发的隐私泄露问题 | 第29页 |
| 2.4.2 两种简单的数据重发布方法 | 第29-30页 |
| 2.4.3 基于划分的数据重发布 | 第30-31页 |
| 2.5 小结 | 第31-32页 |
| 第三章 一种基于相似性划分的K-匿名发布方法 | 第32-46页 |
| 3.1 现有基于规则的隐私保护发布方法及其缺陷 | 第32-33页 |
| 3.2 针对K-匿名的身份挖掘攻击 | 第33-36页 |
| 3.2.1 数据集的连接攻击 | 第33-34页 |
| 3.2.2 等价类内部的身份挖掘攻击 | 第34-35页 |
| 3.2.3 完整隐私挖掘过程 | 第35页 |
| 3.2.4 挖掘过程示例分析 | 第35-36页 |
| 3.3 基于相似性划分的K-匿名发布方法 | 第36-39页 |
| 3.3.1 数据特点 | 第37页 |
| 3.3.2 相似性度量 | 第37-38页 |
| 3.3.3 算法描述及时间复杂度分析 | 第38-39页 |
| 3.4 实验及其结果分析 | 第39-45页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第39-40页 |
| 3.4.2 方法效果对比 | 第40-44页 |
| 3.4.3 结果分析 | 第44-45页 |
| 3.4.4 实验评估 | 第45页 |
| 3.5 小结 | 第45-46页 |
| 第四章 一种基于聚类的可穿戴设备数据重发布方法 | 第46-56页 |
| 4.1 现有重发布方法及其缺陷 | 第46-49页 |
| 4.1.1 数据重发布所存在的问题 | 第46-48页 |
| 4.1.2 结合历史数据的重发布方法 | 第48页 |
| 4.1.3 增量数据的直接重发布方法 | 第48-49页 |
| 4.2 基于聚类的可穿戴设备数据重发布方法 | 第49-51页 |
| 4.2.1 基于聚类的数据重发布方法基本思想 | 第49页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第49-50页 |
| 4.2.3 信息损失及算法效率分析 | 第50-51页 |
| 4.3 实验及其结果分析 | 第51-55页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第51页 |
| 4.3.2 安全性对比 | 第51-52页 |
| 4.3.3 信息损失程度对比 | 第52-54页 |
| 4.3.4 算法时间对比 | 第54-55页 |
| 4.3.5 结果分析 | 第55页 |
| 4.4 小结 | 第55-56页 |
| 第五章 工作总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 工作总结 | 第56页 |
| 5.2 研究展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第64页 |
