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基于差分隐私的智能电网数据收集与预测问题研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 数据聚集机制第10-11页
        1.2.2 隐私拍卖机制第11页
        1.2.3 负载预测第11-12页
    1.3 论文研究内容及组织结构第12-14页
        1.3.1 论文研究内容第12-13页
        1.3.2 论文研究结构第13-14页
第二章 背景知识第14-28页
    2.1 智能电网介绍第14-18页
        2.1.1 智能电网的定义第14-15页
        2.1.2 智能电网网络模型第15-16页
        2.1.3 智能电网的优势第16-17页
        2.1.4 智能电网中存在的隐私问题第17-18页
    2.2 差分隐私保护技术第18-21页
        2.2.1 差分隐私定义第18-19页
        2.2.2 差分隐私的实现机制第19-21页
        2.2.3 差分隐私保护的组合性质第21页
    2.3 同态加密第21-23页
        2.3.1 同态加密定义第21-22页
        2.3.2 Paillier密码系统第22-23页
    2.4 时间序列模型第23-27页
        2.4.1 时间序列第23-24页
        2.4.2 RNN循环神经网络第24-25页
        2.4.3 LSTM长短时记忆网络第25-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 智能电网中的差分隐私数据聚集机制第28-44页
    3.1 相关工作第28-29页
    3.2 问题描述第29-33页
        3.2.1 智能电网数据聚合模型第30-31页
        3.2.2 攻击模型设定第31-32页
        3.2.3 设计目标第32-33页
    3.3 具体方案第33-38页
        3.3.1 聚合器加密二进制序列第34-35页
        3.3.2 智能电表加密数据第35-36页
        3.3.3 聚合器聚合数据第36-38页
    3.4 协议分析第38-40页
        3.4.1 安全性分析第38页
        3.4.2 隐私性分析第38-39页
        3.4.3 复杂度分析第39-40页
    3.5 实验仿真第40-43页
        3.5.1 数据效用分析第40-41页
        3.5.2 复杂度仿真第41-43页
    3.6 本章小结第43-44页
第四章 智能电网中基于差分隐私的数据拍卖第44-55页
    4.1 相关工作第44-45页
    4.2 问题描述第45-48页
        4.2.1 场景描述第46页
        4.2.2 机制设计目标第46-48页
    4.3 具体方案第48-53页
        4.3.1 准确率机制第48-50页
        4.3.2 基于差分隐私的隐私拍卖机制第50-53页
    4.4 实验仿真第53-54页
    4.5 本章小结第54-55页
第五章 基于差分隐私的用户负载预测第55-65页
    5.1 相关工作第55-56页
    5.2 问题描述第56-58页
        5.2.1 隐私模型第56-57页
        5.2.2 设计目标第57-58页
    5.3 具体方案第58-61页
        5.3.1 预测模型第58-60页
        5.3.2 实验数据集第60-61页
    5.4 实验仿真第61-64页
        5.4.1 网络架构和参数第61-62页
        5.4.2 模型评估第62-64页
    5.5 本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
    6.1 论文总结第65-66页
    6.2 论文展望第66-67页
参考文献第67-70页
附录 攻读硕士学位期间申请的专利第70-71页
致谢第71页

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