数据发布中的个性化隐私匿名技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-32页 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第15-29页 |
| 1.2.1 数据发布中隐私保护问题 | 第15-18页 |
| 1.2.2 现有的攻击形式与匿名模型 | 第18-26页 |
| 1.2.3 匿名模型的实现技术 | 第26-28页 |
| 1.2.4 个性化隐私匿名技术的研究现状 | 第28-29页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第29-30页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第30-32页 |
| 第2章 面向个体的个性化隐私匿名技术 | 第32-52页 |
| 2.1 引言 | 第32-33页 |
| 2.2 面向个体的个性化隐私匿名模型 | 第33-40页 |
| 2.2.1 基本概念 | 第33-35页 |
| 2.2.2 数据发布中的信息损失 | 第35-36页 |
| 2.2.3 l-多样性模型 | 第36-38页 |
| 2.2.4 个性化扩展 l-多样性模型 | 第38-40页 |
| 2.3 逆聚类与 l-多样性 | 第40-42页 |
| 2.4 个性化扩展 l-多样性逆聚类算法 | 第42-46页 |
| 2.4.1 敏感属性泛化算法 | 第42-43页 |
| 2.4.2 基于逆聚类的个性化隐私匿名方法 | 第43-45页 |
| 2.4.3 算法正确性和复杂性分析 | 第45-46页 |
| 2.5 仿真实验及结果分析 | 第46-51页 |
| 2.5.1 实验数据及参数设定 | 第46-47页 |
| 2.5.2 信息损失度分析 | 第47-49页 |
| 2.5.3 执行时间分析 | 第49-51页 |
| 2.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第3章 面向敏感值的个性化隐私匿名技术 | 第52-73页 |
| 3.1 引言 | 第52-53页 |
| 3.2 面向敏感值的个性化隐私匿名模型 | 第53-59页 |
| 3.2.1 基本概念与相关假设 | 第53-54页 |
| 3.2.2 数据泛化及信息损失 | 第54-56页 |
| 3.2.3 (α, k)-匿名模型 | 第56-57页 |
| 3.2.4 个性化(α, k)-匿名模型 | 第57-59页 |
| 3.3 熵分类及信息增益 | 第59-60页 |
| 3.4 基于熵分类的个性化隐私匿名方法 | 第60-64页 |
| 3.4.1 算法描述 | 第61-62页 |
| 3.4.2 算法正确性和复杂性分析 | 第62-64页 |
| 3.5 仿真实验及结果分析 | 第64-71页 |
| 3.5.1 实验数据及参数设定 | 第64-65页 |
| 3.5.2 实验一：EBCA 算法分类正确率检验 | 第65-66页 |
| 3.5.3 实验二：EBCPPA 算法性能分析 | 第66-71页 |
| 3.6 本章小结 | 第71-73页 |
| 第4章 面向多敏感属性的个性化隐私匿名技术 | 第73-89页 |
| 4.1 引言 | 第73-74页 |
| 4.2 个性化多敏感属性数据发布问题 | 第74-80页 |
| 4.2.1 基本概念 | 第74-75页 |
| 4.2.2 单敏感属性 l-多样性原则 | 第75-76页 |
| 4.2.3 多敏感属性 l-多样性原则 | 第76-78页 |
| 4.2.4 多敏感属性个性化 l-多样性模型 | 第78-80页 |
| 4.3 个性化多敏感属性数据发布方法 | 第80-83页 |
| 4.3.1 信息损失度量 | 第80页 |
| 4.3.2 最小选择度优先策略 | 第80-81页 |
| 4.3.3 多敏感属性个性化 l-多样性匿名算法 | 第81-83页 |
| 4.3.4 算法正确性和复杂性分析 | 第83页 |
| 4.4 仿真实验及结果分析 | 第83-88页 |
| 4.4.1 实验数据及参数设定 | 第83-84页 |
| 4.4.2 隐匿率分析 | 第84-86页 |
| 4.4.3 执行时间分析 | 第86-88页 |
| 4.5 本章小结 | 第88-89页 |
| 第5章 面向动态数据集的个性化隐私匿名技术 | 第89-112页 |
| 5.1 引言 | 第89-90页 |
| 5.2 面向动态数据集重发布的个性化隐私匿名问题 | 第90-101页 |
| 5.2.1 基本概念与相关假设 | 第90-92页 |
| 5.2.2 动态数据集重发布披露风险 | 第92-93页 |
| 5.2.3 敏感属性个性化更新 | 第93-97页 |
| 5.2.4 个性化重发布披露风险评估 | 第97-99页 |
| 5.2.5 个性化λ-continuity 原则 | 第99-101页 |
| 5.3 面向动态数据集重发布的个性化隐私匿名算法 | 第101-106页 |
| 5.3.1 算法描述 | 第102-105页 |
| 5.3.2 算法正确性和复杂性分析 | 第105-106页 |
| 5.4 仿真实验及结果分析 | 第106-110页 |
| 5.4.1 实验数据及参数设定 | 第106-107页 |
| 5.4.2 查询精度分析 | 第107-109页 |
| 5.4.3 执行时间分析 | 第109-110页 |
| 5.5 本章小结 | 第110-112页 |
| 结论 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-125页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第125-126页 |
| 致谢 | 第126页 |
