基于K-匿名的隐私保护算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 隐私保护的数据发布 | 第10-11页 |
| 1.2.2 隐私保护的分布式计算 | 第11-12页 |
| 1.2.3 隐私保护结果发布 | 第12页 |
| 1.3 K-匿名概述 | 第12-14页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第14页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 K-匿名理论 | 第15-29页 |
| 2.1 K-匿名的基本概念 | 第15-18页 |
| 2.2 泛化和抑制 | 第18-20页 |
| 2.2.1 泛化 | 第18-19页 |
| 2.2.2 抑制 | 第19-20页 |
| 2.2.3 带抑制的泛化 | 第20页 |
| 2.3 全局重新编码和局部重新编码 | 第20-21页 |
| 2.4 K-匿名信息损失度量 | 第21-25页 |
| 2.4.1 Prec 度量标准 | 第21-23页 |
| 2.4.2 DM/DM*度量标准 | 第23-24页 |
| 2.4.3 基于熵的度量标准 | 第24页 |
| 2.4.4 度量标准的单调性 | 第24-25页 |
| 2.5 K-匿名算法的介绍 | 第25-28页 |
| 2.5.1 Datafly | 第25页 |
| 2.5.2 Samarati | 第25-26页 |
| 2.5.3 Incognito | 第26-27页 |
| 2.5.4 OLA | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 K-匿名算法分析和改进 | 第29-47页 |
| 3.1 评定K-匿名算法好坏的标准 | 第29页 |
| 3.2 改进的K-匿名算法的切入点 | 第29-30页 |
| 3.3 度优先 | 第30-37页 |
| 3.3.1 算法用到的一些定义和性质 | 第30-31页 |
| 3.3.2 算法的详细描述 | 第31-36页 |
| 3.3.3 总结 | 第36-37页 |
| 3.4 基于子集性质的改进 | 第37-39页 |
| 3.4.1 相关定义和性质 | 第37页 |
| 3.4.2 算法描述 | 第37-39页 |
| 3.4.3 总结 | 第39页 |
| 3.5 二次K-匿名 | 第39-44页 |
| 3.5.1 全局K-匿名存在的问题 | 第39页 |
| 3.5.2 解决这个问题的方法 | 第39-41页 |
| 3.5.3 算法性能的衡量 | 第41页 |
| 3.5.4 算法中两个参数的选取 | 第41页 |
| 3.5.5 算法描述 | 第41-44页 |
| 3.6 算法优化 | 第44-46页 |
| 3.6.1 对源数据的编码 | 第44-45页 |
| 3.6.2 快速找到叶子节点 | 第45页 |
| 3.6.3 建立簇所用的数据结构 | 第45-46页 |
| 3.6.4 度优先算法中用到的数据结构 | 第46页 |
| 3.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 实验结果及分析 | 第47-57页 |
| 4.1 实验环境 | 第47-48页 |
| 4.1.1 数据集 | 第47-48页 |
| 4.1.2 软硬件环境 | 第48页 |
| 4.2 度优先的实验结果及分析 | 第48-49页 |
| 4.3 基于子集性质改进算法的实验结果及分析 | 第49-50页 |
| 4.4 二次K-匿名算法的实验结果及分析 | 第50-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 论文总结 | 第57-58页 |
| 5.2 论文展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 参加科研情况说明 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
