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基于差分隐私的数据发布技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第1章 绪论第16-24页
    1.1 研究背景与意义第16-17页
    1.2 研究现状及发展趋势第17-21页
        1.2.1 研究现状第17-20页
        1.2.2 发展趋势第20-21页
    1.3 有待解决的关键问题第21页
    1.4 本文工作及创新点第21-23页
    1.5 论文组织结构第23-24页
第2章 相关工作与背景知识第24-32页
    2.1 相关工作第24-28页
        2.1.1 时空数据隐私化第24-25页
        2.1.2 隐私化发布模型第25-28页
        2.1.3 隐私化数据用途第28页
    2.2 相关术语与理论基础第28-32页
        2.2.1 集中式差分隐私(DP)第29-30页
        2.2.2 本地化差分隐私(LDP)第30-32页
第3章 动态化隐私保护的时空数据分组发布方法第32-48页
    3.1 引言第32-33页
    3.2 问题模型第33-35页
        3.2.1 发布模型第33页
        3.2.2 数据模型第33-34页
        3.2.3 隐私模型第34-35页
    3.3 时空数据动态发布技术(RGP)第35-40页
        3.3.1 方案描述第35-36页
        3.3.2 算法设计第36-40页
    3.4 技术分析第40-44页
        3.4.1 隐私保护性第40-42页
        3.4.2 数据可用性第42-43页
        3.4.3 效率分析第43-44页
    3.5 实验验证第44-46页
        3.5.1 实验设置第44页
        3.5.2 实验结果第44-46页
    3.6 小结与讨论第46-48页
第4章 多层次个性化隐私保护的数据直方图发布方法第48-84页
    4.1 引言第48-50页
    4.2 系统概述第50-54页
        4.2.1 问题定义第50-51页
        4.2.2 隐私保证第51-52页
        4.2.3 基本模型第52-53页
        4.2.4 效用评价第53-54页
    4.3 优化组合技术(AC)第54-59页
        4.3.1 方法详述第54-55页
        4.3.2 技术分析第55-59页
    4.4 数据复用技术(DRPP)第59-67页
        4.4.1 方法详述第59-62页
        4.4.2 技术分析第62-67页
        4.4.3 性能对比第67页
    4.5 组合复用方案(RCF)第67-72页
        4.5.1 方法详述第67-68页
        4.5.2 技术分析第68-72页
    4.6 实验仿真第72-82页
        4.6.1 实验设置第72-73页
        4.6.2 实验结果第73-82页
    4.7 小结与讨论第82-84页
第5章 基于多种隐私模型的分类器发布方法第84-106页
    5.1 引言第84-86页
    5.2 系统描述第86-88页
        5.2.1 问题定义第86-88页
        5.2.2 隐私模型第88页
        5.2.3 评价标准第88页
    5.3 基于随机应答机制的分类器训练技术第88-92页
        5.3.1 方案详述第89页
        5.3.2 技术分析第89-92页
    5.4 基于1-bit通信机制的分类器训练技术第92-97页
        5.4.1 方案详述第92-93页
        5.4.2 技术分析第93-97页
    5.5 基于几何分布的数值扰动技术第97-101页
        5.5.1 方案详述第98-99页
        5.5.2 技术分析第99-101页
    5.6 实验仿真第101-104页
        5.6.1 参数设置第101页
        5.6.2 实验结果第101-104页
    5.7 小结与讨论第104-106页
第6章 总结与展望第106-109页
    6.1 本文工作总结第106-107页
    6.2 未来研究工作展望第107-109页
参考文献第109-117页
致谢第117-118页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第118-119页

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