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基于随机投影数据扰动的隐私保护技术研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第13-27页
    1.1 研究背景、目的和意义第13-15页
    1.2 国内外研究现状第15-24页
        1.2.1 基于数据扰动方法的隐私保护技术第16-23页
        1.2.2 基于安全多方计算的隐私保护技术第23-24页
    1.3 论文的研究内容第24-26页
    1.4 论文的组织结构第26页
    1.5 本章小结第26-27页
第2章 随机投影数据扰动的隐私保护性能研究第27-47页
    2.1 引言第27-28页
    2.2 随机投影隐私保护中的数据重建问题第28-35页
        2.2.1 随机投影与基于随机投影的数据扰动第28-32页
        2.2.2 数据的可重建性研究第32-35页
        2.2.3 稀疏数据的重建问题第35页
    2.3 面向稀疏数据的数据重建方法第35-41页
        2.3.1 基于l_1最小化数据重建方法第36-38页
        2.3.2 基于内点法的数据重建算法第38-41页
    2.4 实验及结果分析第41-46页
        2.4.1 实验环境及实验数据第41页
        2.4.2 重建数据质量分析第41-46页
    2.5 本章小结第46-47页
第3章 基于随机投影的差分隐私保护方法第47-67页
    3.1 引言第47-48页
    3.2 满足差分隐私的噪声投影数据扰动方法第48-60页
        3.2.1 基本概念第48-51页
        3.2.2 噪声投影数据扰动第51-52页
        3.2.3 满足差分隐私定义的理论证明第52-53页
        3.2.4 数据可用性分析第53-58页
        3.2.5 噪声投影数据扰动算法第58-60页
    3.3 实验及结果分析第60-66页
        3.3.1 实验环境及实验数据第60页
        3.3.2 数据可用性分析第60-65页
        3.3.3 隐私保护水平分析第65-66页
    3.4 本章小结第66-67页
第4章 基于稀疏投影的高维稠密数据隐私保护方法第67-89页
    4.1 引言第67-68页
    4.2 自适应稀疏投影数据扰动方法第68-81页
        4.2.1 基本概念第68-69页
        4.2.2 稀疏投影数据扰动第69-74页
        4.2.3 稀疏投影数据扰动算法第74-76页
        4.2.4 安全性分析第76-78页
        4.2.5 数据可用性分析第78-81页
    4.3 实验及结果分析第81-87页
        4.3.1 实验环境及实验数据第81页
        4.3.2 安全性分析第81-84页
        4.3.3 数据可用性分析第84-87页
        4.3.4 执行时间分析第87页
    4.4 本章小结第87-89页
第5章 基于随机投影的分布式数据流隐私保护方法第89-108页
    5.1 引言第89-90页
    5.2 异步实时更新数据的数据扰动方法第90-96页
        5.2.1 分布式数据流的隐私保护数据发布模型第90-91页
        5.2.2 异步实时数据扰动第91-94页
        5.2.3 隐私保护数据收集机制第94-95页
        5.2.4 异步数据流扰动算法第95-96页
    5.3 轨迹数据流的隐私保护数据挖掘第96-103页
        5.3.1 轨迹数据隐私第96-97页
        5.3.2 隐私保护的相似轨迹挖掘第97-98页
        5.3.3 用户端轨迹数据隐私保护转换第98-99页
        5.3.4 服务端相似轨迹挖掘第99-102页
        5.3.5 安全性及数据可用性分析第102-103页
        5.3.6 时间复杂性分析第103页
    5.4 实验及结果分析第103-107页
        5.4.1 实验环境及实验数据第103页
        5.4.2 数据可用性分析第103-105页
        5.4.3 执行时间分析第105-107页
    5.5 本章小结第107-108页
结论第108-110页
参考文献第110-121页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第121-122页
致谢第122页

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