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集值数据发布中多级敏感模型及隐私保护方法研究

摘要第3-5页
Abstract第5-7页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景第10-13页
    1.2 研究现状第13-16页
    1.3 本文主要工作第16页
    1.4 本文组织结构第16-18页
第2章 数据发布中隐私保护研究概述第18-28页
    2.1 传统关系型数据的隐私保护第18-22页
        2.1.1 关系型数据定义第18-19页
        2.1.2 关系型数据隐私保护方法第19-22页
    2.2 集值型数据隐私保护第22-27页
        2.2.1 集值型数据特点第22-23页
        2.2.2 集值型数据k~m匿名模型第23-24页
        2.2.3 集值型数据k-anonymity模型第24-25页
        2.2.4 集值型数据ρ不确定性模型第25-26页
        2.2.5 集值型数据(h,k,p)-coherence模型第26-27页
    2.3 本章小结第27-28页
第3章 集值型数据发布中多级敏感隐私保护模型第28-36页
    3.1 集值型数据隐私保护存在的挑战第28-29页
    3.2 多级敏感隐私保护模型的提出第29-30页
    3.3 问题的定义第30-34页
        3.3.1 集值型数据相关定义第30-31页
        3.3.2 隐私限制集的引出第31-32页
        3.3.3 抑制代价第32-33页
        3.3.4 多样性敏感阈值ρ的设定第33-34页
    3.4 信息损失量的度量第34-35页
    3.5 本章小结第35-36页
第4章 多级敏感隐私保护方法的设计与实现第36-47页
    4.1 (P,K,ρ)隐私模型实施的难点第36-37页
    4.2 集值数据具体发布算法第37-46页
        4.2.1 方案设计和执行步骤第37-39页
        4.2.2 算法具体描述与说明第39-46页
    4.3 本章小结第46-47页
第5章 实验与分析第47-51页
    5.1 实验环境第47页
    5.2 实验数据集第47页
    5.3 实验设置与结果分析第47-50页
    5.4 本章小结第50-51页
第6章 总结与展望第51-52页
    6.1 全文总结第51页
    6.2 工作展望第51-52页
参考文献第52-55页
读硕期间发表的论文目录第55-56页
致谢第56-57页

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