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新型网络环境下聚合运算的隐私保护

摘要第3-5页
abstract第5-7页
本文所用符号对照表第11-12页
第一章 绪论第12-30页
    1.1 网络结构介绍第12-18页
        1.1.1 智能电网简介第12-14页
        1.1.2 传感网简介第14-18页
    1.2 智能电网中聚合运算的隐私保护第18-22页
        1.2.1 智能电网中的安全问题第18页
        1.2.2 智能电网中的聚合运算的隐私要求第18-19页
        1.2.3 智能电网中聚合运算的隐私保护的研究现状第19-22页
    1.3 无线传感网中聚合运算的隐私保护第22-26页
        1.3.1 无线传感网中的安全问题第22-24页
        1.3.2 无线传感网中的聚合运算的隐私要求第24页
        1.3.3 无线传感网中聚合运算的隐私保护的研究现状第24-26页
    1.4 研究内容和主要成果第26-27页
    1.5 论文章节安排第27-30页
第二章 基本概念与基本工具第30-38页
    2.1 概率论基础第30-31页
    2.2 复杂性理论基础知识第31-32页
    2.3 哈希函数第32-33页
    2.4 数据聚合隐私保护的相关密码学技术第33-38页
        2.4.1 同态加密方案第33-34页
        2.4.2 秘密分享方案第34-36页
        2.4.3 安全多方计算第36-38页
第三章 差分隐私的研究与设计第38-57页
    3.1 引言第38-40页
    3.2 相关统计分布知识第40-43页
    3.3 差分隐私的形式化定义第43-45页
    3.4 可提供差分隐私保护的随机映射的性质第45-48页
    3.5 差分隐私的数据发布第48-50页
    3.6 差分隐私安全协议第50-54页
        3.6.1 拉普拉斯机制第51页
        3.6.2 几何机制第51-52页
        3.6.3 二项分布机制第52-53页
        3.6.4 泊松机制第53-54页
    3.7 差分隐私保护协议的应用第54-57页
        3.7.1 差分隐私在数据可视化中的应用第54-55页
        3.7.2 差分隐私在社交网络中的应用第55页
        3.7.3 差分隐私在车联网中的应用第55-57页
第四章 智能电网中聚合运算的隐私保护第57-74页
    4.1 研究目标第57-58页
    4.2 协议预备知识第58-62页
        4.2.1 系统模型第58-60页
        4.2.2 通用的攻击模型第60-61页
        4.2.3 形式化定义敌手模型以及安全定义第61-62页
    4.3 智能电网中的隐私保护聚合方案第62-67页
        4.3.1 基本想法第63页
        4.3.2 基本协议描述第63-65页
        4.3.3 正确性分析第65页
        4.3.4 安全性分析第65-67页
    4.4 可抵御HDA攻击的高级协议第67-70页
        4.4.1 差分隐私的相关结论第67-68页
        4.4.2 高级协议:分布式数据添噪,取得HDA隐私安全第68-69页
        4.4.3 高级协议的数据实用性分析第69-70页
    4.5 效率分析第70-72页
        4.5.1 计算代价分析第70-71页
        4.5.2 通讯代价分析第71-72页
    4.6 结论第72-74页
第五章 多域无线传感网中聚合运算的隐私保护第74-91页
    5.1 课题研究的背景和意义第74-77页
        5.1.1 基于云的多域无线传感网聚合运算隐私保护的架构(CPPA架构)基本想法第76-77页
    5.2 预备知识第77-79页
        5.2.1 系统模型第77-78页
        5.2.2 敌手模型第78-79页
        5.2.3 设计目标第79页
    5.3 CPPA架构的具体实现第79-84页
        5.3.1 基本协议I:主动的隐私保护的聚合协议PPPA第81-83页
        5.3.2 基本协议II:被动的隐私保护的聚合协议RPPA第83-84页
    5.4 基本协议的正确性分析与安全性分析第84-86页
        5.4.1 基本协议I PPPA的正确性分析与安全性分析第84-85页
        5.4.2 基本协议II RPPA的正确性分析与安全性分析第85-86页
    5.5 高级协议:抵御恶意的数据挖掘攻击第86-88页
        5.5.1 分布式数据添噪扰动第87页
        5.5.2 可用性分析第87-88页
    5.6 效率分析第88-90页
        5.6.1 实验平台的建立第88-89页
        5.6.2 实验结果第89-90页
    5.7 结论第90-91页
第六章 总结与展望第91-94页
    6.1 总结第91-92页
    6.2 研究展望第92-94页
参考文献第94-105页
致谢第105-106页
攻读学位期间发表的学术论文第106-108页

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