摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
目录 | 第9-12页 |
表格索引 | 第12-13页 |
插图索引 | 第13-14页 |
算法索引 | 第14-15页 |
第一章 绪论 | 第15-21页 |
·研究背景及意义 | 第15-17页 |
·本文的主要研究内容及贡献 | 第17-19页 |
·本文的章节安排 | 第19-21页 |
第二章 相关工作综述 | 第21-31页 |
·隐私保护数据发布 | 第21-24页 |
·隐私模型(攻击模型) | 第21-22页 |
·隐私数据处理方法 | 第22-23页 |
·隐私保护轨迹数据发布 | 第23-24页 |
·个性化隐私保护数据发布 | 第24页 |
·隐私保护外包协作计算 | 第24-27页 |
·隐私保护外包数据计算 | 第25-26页 |
·分布式隐私保护数据挖掘 | 第26-27页 |
·外包计算验证技术 | 第27-31页 |
·通用函数计算验证 | 第27-28页 |
·数据库计算应用验证 | 第28-29页 |
·科学计算验证 | 第29-30页 |
·统计数据挖掘计算 | 第30-31页 |
第三章 个性化隐私保护轨迹数据发布 | 第31-49页 |
·引言 | 第31-32页 |
·问题定义 | 第32-34页 |
·个性化隐私保护发布方案 | 第34-42页 |
·方案概况 | 第34-35页 |
·轨迹聚类 | 第35-39页 |
·轨迹编辑 | 第39-41页 |
·轨迹发布 | 第41-42页 |
·实验和分析 | 第42-47页 |
·实验设置 | 第42-44页 |
·有用性分析 | 第44-46页 |
·效率分析 | 第46-47页 |
·小结 | 第47-49页 |
第四章 外包环境下不确定频繁模式挖掘高效验证 | 第49-81页 |
·引言 | 第49-50页 |
·模型和定义 | 第50-54页 |
·不确定数据定义 | 第51-52页 |
·攻击模型 | 第52-53页 |
·问题定义 | 第53-54页 |
·本章验证方案框架 | 第54-56页 |
·验证算法构建 | 第56-62页 |
·一些可能解决方案的困难性 | 第56-58页 |
·不确定频繁模式挖掘近似验证 | 第58-62页 |
·完整验证方案 | 第62-73页 |
·验证方案概况 | 第63页 |
·最大频繁项集(MFI)集合验证 | 第63-64页 |
·最小非频繁模式(MII)集合验证 | 第64-66页 |
·幂群分组构建 | 第66-70页 |
·基于验证器的幂群分组验证 | 第70-72页 |
·验证方案分析 | 第72-73页 |
·实验分析 | 第73-78页 |
·实验设置 | 第73页 |
·分析概况 | 第73-74页 |
·主要时间开销 | 第74-76页 |
·性能开销 | 第76-77页 |
·可拓展性 | 第77-78页 |
·实验结果总结 | 第78页 |
·小结 | 第78-81页 |
第五章 外包环境中多数据拥有者安全协作计算 | 第81-101页 |
·引言 | 第81-82页 |
·模型和假设 | 第82-84页 |
·系统模型 | 第82-83页 |
·符号和假设 | 第83-84页 |
·基本方案 | 第84-87页 |
·第一个基本方案 | 第84-85页 |
·多拥有者间的数据隐私 | 第85-87页 |
·增强安全方案 | 第87-91页 |
·门限授权安全机制 | 第87-88页 |
·秘钥刷新安全机制 | 第88-91页 |
·恶意云端假设 | 第91-93页 |
·方案分析 | 第93-96页 |
·安全性分析 | 第93-94页 |
·效率分析 | 第94-96页 |
·案例分析:KNN,K-means和SVM | 第96-99页 |
·小结 | 第99-101页 |
第六章 总结和展望 | 第101-103页 |
·本文主要工作总结 | 第101-102页 |
·未来展望 | 第102-103页 |
参考文献 | 第103-113页 |
附录A 附录 | 第113-123页 |
A.1 精确UFI挖掘高效验证的困难性证明(定理4.4.2) | 第113-116页 |
A.2 Pr[(∧_(z∈X)0≤sup(z)<δ)∧X]的NP-hard计算 | 第116-118页 |
A.3 逆UFI挖掘问题的NP-hard证明(定理4.4.1) | 第118-119页 |
A.4 验证器函数设计的健壮性证明(定理4.4.5) | 第119-121页 |
A.5 UFI挖掘验证方案健壮性证明(定理4.4.5) | 第121-123页 |
致谢 | 第123-125页 |
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第125-126页 |