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可穿戴传感器网络中数据隐私保护技术的研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 引言第11-17页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 选题意义第12-14页
    1.3 研究现状和文章主要内容第14-15页
    1.4 论文的内容安排第15-17页
2 可穿戴网络隐私保护技术概述第17-27页
    2.1 隐私保护第17-19页
    2.2 可穿戴设备网络现有数据采集方案存在的问题第19-23页
        2.2.1 网络设计方案存在的问题第19-20页
        2.2.2 现有的聚合技术存在的缺陷第20-23页
    2.3 可穿戴设备网络现有数据发布方案存在的问题第23-26页
        2.3.1 匿名第23-25页
        2.3.2 k-匿名技术第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
3 数据聚集和存储过程的隐私保护第27-45页
    3.1 同态加密技术第27-30页
        3.1.1 加法同态加密算法第28-29页
        3.1.2 乘法同态加密算法第29-30页
    3.2 传统数据聚合算法在可穿戴网络中的局限性第30-31页
    3.3 一种新型的基于数据分割的同态加密数据聚合机制第31-38页
        3.3.1 安全模型第31-34页
        3.3.2 算法描述第34-38页
    3.4 性能与安全性分析第38-43页
        3.4.1 性能分析第39-41页
        3.4.2 安全性分析第41-42页
        3.4.3 鲁棒性第42-43页
    3.5 本章小结第43-45页
4 数据发布隐私保护第45-65页
    4.1 k-匿名隐私保护技术第45-50页
        4.1.1 匿名的实现方法第45-46页
        4.1.2 k-匿名第46-48页
        4.1.3 匿名化精度的度量第48页
        4.1.4 信息损失的度量第48-49页
        4.1.5 泄密风险的度量第49-50页
        4.1.6 离群点的问题第50页
    4.2 基于MDAV的匿名算法第50-52页
    4.3 一种新型的基于敏感属性限制的动态MDAV隐私保护算法e-DMDAV第52-60页
        4.3.1 安全模型第52-53页
        4.3.2 新型的针对数值型敏感属性的e-AMDAV算法第53-56页
        4.3.3 新型的针对非数值型敏感属性的e-BMDAV算法第56-59页
        4.3.4 新型的e-DMDAV算法第59-60页
    4.4 性能分析与比较第60-64页
        4.4.1 算法复杂度分析第61页
        4.4.2 信息损失度比较第61-63页
        4.4.3 泄密风险评估第63页
        4.4.4 敏感属性值差异比较第63-64页
    4.5 本章小结第64-65页
5 总结与展望第65-67页
    5.1 主要工作总结第65-66页
    5.2 未来工作展望第66-67页
参考文献第67-70页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第70-72页
学位论文数据集第72页

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