| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题背景 | 第9-11页 |
| ·课题研究内容 | 第11-13页 |
| ·课题研究意义 | 第13-15页 |
| ·文章组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关知识及研究现状 | 第17-32页 |
| ·隐私和隐私度量 | 第17-18页 |
| ·隐私保护问题概述 | 第18-21页 |
| ·匿名化隐私保护发布原则 | 第21-25页 |
| ·K-匿名 | 第21-22页 |
| ·L-diversity | 第22-23页 |
| ·T-closeness | 第23页 |
| ·M-invariance | 第23页 |
| ·Anatomy原则 | 第23-25页 |
| ·其它匿名化发布原则 | 第25页 |
| ·匿名化隐私保护发布算法 | 第25-32页 |
| ·静态数据集的隐私保护发布 | 第26-28页 |
| ·动态递增数据集的隐私保护发布 | 第28-29页 |
| ·数据流环境下的隐私保护发布 | 第29-32页 |
| 第三章 面向数据流的隐私保护发布总体流程 | 第32-38页 |
| ·数据流匿名化隐私保护发布的整体框架 | 第32页 |
| ·混合属性同一度量映射 | 第32-35页 |
| ·待发布等价类的动态调整与重组更新 | 第35-36页 |
| ·等价类和元组的预处理与发布 | 第36-38页 |
| ·泛化和抑制发布 | 第36-37页 |
| ·Anatomy发布 | 第37-38页 |
| 第四章 混合属性的同一度量映射 | 第38-48页 |
| ·问题的提出 | 第38页 |
| ·数据流元组属性分类 | 第38-40页 |
| ·距离和信息损失的度量 | 第40-41页 |
| ·混合属性同一度量映射方案 | 第41-43页 |
| ·算法实现 | 第43-45页 |
| ·实验结果及其分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 待发布等价类的动态调整与重组更新 | 第48-59页 |
| ·问题的提出 | 第48-49页 |
| ·CASTLE算法待发布等价类的生成和调整策略及其不足 | 第49-53页 |
| ·CASTLE待发布等价类生成与调整策略 | 第49-51页 |
| ·存在的不足 | 第51-53页 |
| ·改进算法的思想 | 第53-54页 |
| ·改进算法的实现 | 第54-56页 |
| ·待发布等价类动态均衡 | 第54页 |
| ·算法有效性证明 | 第54-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 等价类和元组的预处理与发布 | 第59-77页 |
| ·B-CASTLE的发布预处理 | 第59-66页 |
| ·CASTLE算法的发布预处理策略及其不足 | 第59-62页 |
| ·B-CASTLE发布算法原理 | 第62-63页 |
| ·B-CASTLE发布算法实现 | 第63-65页 |
| ·实验结果及其分析 | 第65-66页 |
| ·SAnatomy：数据流的Anatomy发布 | 第66-76页 |
| ·SAnatomy发布方法的提出 | 第67-70页 |
| ·数据流的SAnatomy发布思想 | 第70页 |
| ·算法实现 | 第70-73页 |
| ·实验结果与分析 | 第73-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第七章 总结与展望 | 第77-81页 |
| ·总结 | 第77-78页 |
| ·展望 | 第78-81页 |
| 参考文献 | 第81-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |