| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 研究内容 | 第17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-20页 |
| 第二章 相关工作 | 第20-36页 |
| 2.1 隐私保护的概述 | 第20-24页 |
| 2.1.1 隐私保护的技术分类与评测 | 第21-24页 |
| 2.1.2 隐私攻击及攻击的类型 | 第24页 |
| 2.2 匿名理论 | 第24-30页 |
| 2.2.1 匿名技术的概述 | 第25-26页 |
| 2.2.2 实现匿名的主要方法和技术 | 第26-30页 |
| 2.3 基于匿名技术的隐私保护规则——k-匿名规则 | 第30-34页 |
| 2.3.1 k-匿名概述 | 第30-31页 |
| 2.3.2 使用k-匿名易遭受的攻击 | 第31-33页 |
| 2.3.3 k-匿名的安全缺陷 | 第33-34页 |
| 2.4 k-匿名的扩展 | 第34-35页 |
| 2.4.1 l-多样性 | 第34页 |
| 2.4.2 t-closeness | 第34页 |
| 2.4.3 （X,Y）-匿名 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 满足l-多样性规则的（l,d,e）-MDAV算法 | 第36-50页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 相关的计算公式 | 第36-37页 |
| 3.2.1 距离度量公式 | 第36-37页 |
| 3.2.2 信息损失量 | 第37页 |
| 3.3 l-diversity规则的研究及改进 | 第37-40页 |
| 3.3.1 l-diversity规则研究 | 第37-39页 |
| 3.3.2 l-diversity规则改进 | 第39-40页 |
| 3.4 MDAV算法 | 第40-41页 |
| 3.5 （l,d,e）-MDAV算法 | 第41-43页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第43-47页 |
| 3.6.1 执行时间分析 | 第44-45页 |
| 3.6.2 信息损失量分析 | 第45-46页 |
| 3.6.3 泄密风险评估 | 第46-47页 |
| 3.6.4 k、l值不变，d、e值增大信息损失量的变化 | 第47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-50页 |
| 第四章 多次聚集满足（l,d,e）-多样性规则的MLDM算法 | 第50-58页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 K-means算法 | 第50-51页 |
| 4.3 实现二次聚集的MLDM算法 | 第51-54页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第54-57页 |
| 4.4.1 执行时间分析 | 第54-55页 |
| 4.4.2 信息损失量分析 | 第55-56页 |
| 4.4.3 泄密风险分析 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 论文总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 作者简介 | 第68-69页 |
