| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文研究内容 | 第13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 匿名隐私保护技术 | 第15-31页 |
| ·k-匿名 | 第15-18页 |
| ·基本定义 | 第15-17页 |
| ·对 k-匿名的攻击 | 第17-18页 |
| ·l-多样性 | 第18-21页 |
| ·基本概念 | 第18-20页 |
| ·l-多样性的不足 | 第20-21页 |
| ·t-closeness | 第21-25页 |
| ·t-closeness 定义 | 第21-22页 |
| ·概率分布距离度量 | 第22-25页 |
| ·匿名方法和匿名算法 | 第25-28页 |
| ·匿名方法 | 第25-26页 |
| ·匿名算法 | 第26-28页 |
| ·隐私度量 | 第28-30页 |
| ·本章小节 | 第30-31页 |
| 第3章 一种增强型 t-Closeness 隐私保护方法 | 第31-45页 |
| ·阈值的计算 | 第31-35页 |
| ·EMD 计算 | 第31-33页 |
| ·Hellinger 距离和 KL-散度的计算 | 第33-34页 |
| ·JS-散度的计算 | 第34页 |
| ·基于核平滑的距离度量的计算 | 第34-35页 |
| ·阈值的选择 | 第35-37页 |
| ·增强型 t-closeness 隐私保护方法 | 第37-44页 |
| ·语义隐私度度量 a | 第37-38页 |
| ·自顶向下的(t,a)-closeness 算法 | 第38-41页 |
| ·基于遗传分类方法的(t,a)-closeness 算法 | 第41-44页 |
| ·本章小节 | 第44-45页 |
| 第4章 实验验证及理论分析 | 第45-52页 |
| ·实验条件 | 第45-46页 |
| ·运行时间 | 第46-47页 |
| ·攻击实验 | 第47-49页 |
| ·数据质量 | 第49-51页 |
| ·DM 和 GCP 测量 | 第49-50页 |
| ·失真率 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |