保护隐私的K-匿名模型研究和改进
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 引言 | 第9-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·K-匿名模型概述 | 第12页 |
| ·K-匿名模型改进 | 第12-14页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·论文结构 | 第14-16页 |
| 2 数据隐私保护 | 第16-29页 |
| ·个人信息隐私 | 第16-17页 |
| ·个人信息 | 第16-17页 |
| ·隐私权 | 第17页 |
| ·个人信息隐私权 | 第17页 |
| ·隐私保护与立法 | 第17-18页 |
| ·数据隐私保护技术 | 第18-20页 |
| ·用户认证 | 第19页 |
| ·访问控制 | 第19-20页 |
| ·推理控制 | 第20页 |
| ·K-匿名隐私保护模型 | 第20-28页 |
| ·K-匿名研究起源 | 第21-22页 |
| ·K-匿名概念 | 第22-23页 |
| ·K-匿名实例 | 第23-25页 |
| ·K-匿名算法 | 第25-26页 |
| ·K-匿名信息损失度量 | 第26-28页 |
| ·K-匿名的应用 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 保护隐私的(alp,dif)-个性匿名模型 | 第29-39页 |
| ·K-匿名模型缺陷 | 第29-32页 |
| ·K-匿名模型属性泄露分析 | 第29-31页 |
| ·敏感属性值保护度 | 第31-32页 |
| ·(alp,dif)-个性匿名模型的定义 | 第32-33页 |
| ·实现(alp,dif)-个性模型的方法 | 第33-37页 |
| ·泛化 | 第34-35页 |
| ·泛化格 | 第35-36页 |
| ·数据精确度 | 第36-37页 |
| ·抑制 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 4 (alp,dif)-个性匿名模型的实现 | 第39-49页 |
| ·平均泄露概率 | 第39-41页 |
| ·平均泄露概率alp 的计算 | 第39-40页 |
| ·平均泄露概率alp 随泛化非增 | 第40-41页 |
| ·概率差值 dif 及其特性 | 第41-43页 |
| ·概率差值dif | 第41-42页 |
| ·泄露概率较高的等价组泄露水平逐渐趋向alp | 第42-43页 |
| ·泛化格的信息损失 | 第43-44页 |
| ·自底而上的泛化算法 | 第44-45页 |
| ·算法实现 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 实验结果及分析 | 第49-57页 |
| ·实验环境 | 第49-50页 |
| ·数据集 | 第49页 |
| ·软硬件环境 | 第49-50页 |
| ·K-匿名和(alp,dif)-个性匿名模型比较 | 第50-53页 |
| ·遭受同质攻击记录个数对比 | 第50-51页 |
| ·执行时间对比 | 第51页 |
| ·数据精确度对比 | 第51-52页 |
| ·执行时间随准标识符个数变化比较 | 第52-53页 |
| ·(alp,dif)个性匿名模型分析 | 第53-56页 |
| ·执行时间 | 第53-54页 |
| ·数据精确度 | 第54-55页 |
| ·执行时间随记录个数的变化关系 | 第55页 |
| ·遭受同质攻击记录个数 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 6 结论和展望 | 第57-59页 |
| ·论文总结 | 第57页 |
| ·研究展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 | 第63页 |
