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动态集值属性数据重发布的隐私保护研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-9页
第1章 绪论第9-17页
   ·研究背景第9-11页
   ·研究现状第11-15页
     ·隐私保护技术综述第11-12页
     ·匿名隐私保护的研究现状第12-14页
     ·动态数据匿名重发布的研究现状第14-15页
   ·本文的研究内容及意义第15-16页
   ·本文的组织结构第16-17页
第2章 动态集值属性数据重发布的隐私保护模型第17-29页
   ·集值属性数据的关键匿名方法第17-21页
     ·事务型 k-anonymity 隐私保护原则第17-19页
     ·集值属性数据的 k-anonymity 匿名算法第19-21页
   ·对现有研究的进一步分析第21-23页
     ·对 k-anonymity 匿名算法的分析第21-22页
     ·对动态集值属性数据重发布方法的分析第22-23页
   ·隐私保护模型第23-27页
     ·设计目标与原则第23-24页
     ·模型结构设计第24-25页
     ·隐私保护方案和实施流程第25-27页
   ·本章小结第27-29页
第3章 改进的集值属性数据 k-anonymity 匿名方法第29-41页
   ·改进的匿名处理方案第29-31页
     ·方案的提出第29页
     ·方案设计和执行步骤第29-31页
   ·匿名质量度量标准第31-33页
     ·标准化确定性损失标准第31-32页
     ·实际数据失真第32页
     ·KL 散度第32-33页
   ·结合部分隐匿的扩展划分算法第33-38页
     ·扩展的划分泛化算法第33-35页
     ·部分数据隐匿算法第35-38页
   ·运行实例测试第38-39页
   ·本章小结第39-41页
第4章 动态集值属性数据的重发布方法第41-53页
   ·隐私保护原理第41-44页
     ·动态集值属性数据的概念第41-42页
     ·敏感属性更新图及隐私保护原理第42-44页
   ·K-preserving 原则和重发布方法第44-46页
     ·K-preserving 隐私保护原则第44-45页
     ·匿名重发布方法第45-46页
   ·动态集值属性数据的重发布算法第46-51页
     ·方案设计和执行步骤第46-47页
     ·具体描述与举例说明第47-51页
   ·本章小结第51-53页
第5章 隐私保护模型的实现与实验分析第53-63页
   ·隐私保护模型的实现第53-55页
   ·实验环境第55-56页
     ·实验平台第55页
     ·实验数据第55-56页
   ·EPPS 算法实验第56-59页
     ·实验设置第56页
     ·实验结果及分析第56-59页
   ·重发布方法实验第59-62页
     ·实验设置第59页
     ·实验结果及分析第59-62页
   ·本章小结第62-63页
结论第63-65页
参考文献第65-69页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第69-71页
致谢第71页

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