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面向加权社会网络的隐私保护关键技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-17页
   ·研究背景第11-12页
   ·研究内容及面临的挑战第12-14页
   ·本文的贡献第14-15页
   ·本文的组织结构第15-17页
第2章 相关工作第17-29页
   ·简单社会网络隐私保护第17-23页
     ·k-匿名技术第18-22页
     ·数据扰乱技术第22-23页
   ·复杂社会网络隐私保护第23-28页
     ·直方匿名(Histogram-anonymization)第23-24页
     ·最短路径匿名第24-25页
     ·敏感标签匿名第25-27页
     ·k-度-l-多样性匿名(k-degree-l-diversity)第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第3章 背景知识和问题定义第29-37页
   ·基本概念第29-31页
     ·加权图路径集第29-30页
     ·敏感标签信息第30-31页
     ·权重泛化第31页
   ·加权图隐私泄露分析第31-35页
     ·路径隐私泄露第32-33页
     ·敏感标签泄露第33-34页
     ·标签匿名第34-35页
   ·问题定义第35页
   ·本章小结第35-37页
第4章 防止路径攻击的加权社会网络匿名化技术第37-45页
   ·路径匿名的相关概念第37-40页
     ·top-k路径集第37-38页
     ·加权图k-可能路径匿名第38-39页
     ·信息损失第39-40页
   ·加权图路径匿名隐私保护算法第40-44页
     ·简单路径集全局泛化策略(Global_Generalization)第40-42页
     ·复杂路径集局部优化策略(Local_Optimization)第42-43页
     ·k-可能路径匿名算法(KPPA)第43-44页
   ·本章小结第44-45页
第5章 防止敏感标签信息泄露的加权社会网络隐私保护技术第45-57页
   ·敏感标签信息泄露分析第45-50页
     ·加权图标签匿名第45-48页
     ·敏感标签匿名化信息损失分析第48-50页
   ·加权图敏感标签保护算法第50-55页
     ·k-histogram匿名组生成算法第50-51页
     ·基于单敏感属性的标签信息保护算法(SSAG)第51-53页
     ·基于多敏感属性的标签信息保护算法(MSAG)第53-55页
   ·本章小结第55-57页
第6章 实验测试与结果分析第57-71页
   ·实验设置第57-58页
   ·执行效率对比及分析第58-62页
     ·时间性能第58-61页
     ·实验结果分析第61-62页
   ·数据可用性分析第62-69页
     ·k-可能路径匿名算法性能分析第62-66页
     ·敏感标签隐私保护算法性能分析第66-69页
   ·本章小结第69-71页
第7章 结束语第71-73页
   ·结论第71页
   ·工作展望第71-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-79页
攻硕期间参加的项目及发表的论文第79页

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