一种抵制多敏感属性关联攻击的数据发布方法
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 相关技术与理论基础 | 第15-31页 |
| 2.1 数据发布隐私保护基础 | 第15-18页 |
| 2.1.1 基本理论知识 | 第15-16页 |
| 2.1.2 数据发布技术 | 第16-17页 |
| 2.1.3 隐私泄露风险度量 | 第17-18页 |
| 2.1.4 信息损失度量 | 第18页 |
| 2.2 K-匿名数据发布模型分析 | 第18-20页 |
| 2.2.1 K-匿名模型定义 | 第18-19页 |
| 2.2.2 K-匿名模型实现 | 第19-20页 |
| 2.2.3 K-匿名模型局限性 | 第20页 |
| 2.3 L-多样性数据发布模型分析 | 第20-23页 |
| 2.3.1 L-多样性模型定义 | 第20-21页 |
| 2.3.2 L-多样性模型实现 | 第21-22页 |
| 2.3.3 L-多样性模型局限性 | 第22-23页 |
| 2.4 MSB数据发布模型分析 | 第23-25页 |
| 2.5 RATING发布模型分析 | 第25-27页 |
| 2.6 关联规则挖掘基本理论 | 第27-29页 |
| 2.6.1 基本概念 | 第27页 |
| 2.6.2 关联规则挖掘算法 | 第27-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 抵制关联攻击的数据发布方法 | 第31-52页 |
| 3.1 问题描述 | 第31-33页 |
| 3.2（L,M）-多敏感属性匿名模型 | 第33-35页 |
| 3.3 基于多敏感属性关联性的数据发布算法 | 第35-50页 |
| 3.3.1 泛化策略分析 | 第36-40页 |
| 3.3.2 属性间关联规则的挖掘 | 第40-43页 |
| 3.3.3 数据集泛化处理 | 第43-48页 |
| 3.3.4 剩余元组的处理 | 第48-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第52-60页 |
| 4.1 实验环境 | 第52-53页 |
| 4.2 多敏感属性数据发布算法性能分析 | 第53-57页 |
| 4.2.1 附加信息损失分析 | 第53-55页 |
| 4.2.2 数据隐匿率分析 | 第55-57页 |
| 4.3 多敏感属性数据发布算法执行时间分析 | 第57-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
