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高维数据发布中多维相关分级差分隐私保护方法研究

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高维数据发布中多维相关分级差分隐私保护方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第1章 绪论第10-17页
  1.1 研究背景及意义第10-12页
  1.2 研究现状及分析第12-14页
  1.3 本文主要工作及创新第14-15页
  1.4 本文组织结构第15-17页
第2章 高维数据发布中的隐私保护概述第17-24页
  2.1 高维数据相关概念及特点第17页
  2.2 差分隐私保护模型第17-21页
    2.2.1 差分隐私定义第17-18页
    2.2.2 差分隐私相关概念第18-19页
    2.2.3 差分隐私保护算法组合性质第19-20页
    2.2.4 差分隐私保护实现机制第20-21页
  2.3 贝叶斯网络相关定义第21-22页
  2.4 高维数据发布隐私问题第22-23页
  2.5 本章小结第23-24页
第3章 高维数据发布中多维相关分级差分隐私保护方法第24-31页
  3.1 MuCH-DP方法场景假设与问题描述第24-25页
  3.2 贝叶斯网络的构建第25-29页
    3.2.1 量化数据属性之间的关联性第26-27页
    3.2.2 构建相应贝叶斯网络第27-29页
  3.3 MuCH-DP方法加噪机制第29-30页
  3.4 本章小结第30-31页
第4章 多维相关分级差分隐私保护方法设计与实现第31-39页
  4.1 MuCH-DP方法系统设计第31-33页
    4.1.1 MuCH-DP方法系统需求分析第31页
    4.1.2 MuCH-DP方法系统总体设计第31-33页
  4.2 MuCH-DP方法系统实现第33-37页
    4.2.1 量化属性对关联性第33-34页
    4.2.2 构建k-度贝叶斯网络第34-37页
    4.2.3 MuCH-DP方法中个性化隐私预算分配策略第37页
  4.3 隐私安全性和算法复杂性分析第37-38页
  4.4 本章小结第38-39页
第5章 系统环境与实验分析第39-44页
  5.1 系统环境与数据集描述第39-40页
    5.1.1 系统环境设置第39页
    5.1.2 数据集说明第39-40页
  5.2 实验结果分析第40-43页
    5.2.1 不同隐私保护强度下实验结果及分析第40-41页
    5.2.2 不同参与方数量下实验结果及分析第41-42页
    5.2.3 方法性能实验结果及分析第42-43页
  5.3 本章小结第43-44页
第6章 总结与展望第44-46页
  6.1 总结第44页
  6.2 展望第44-46页
参考文献第46-49页
攻读硕士学位期间的研究成果第49-50页
致谢第50-51页

本篇论文共51页,点击这进入下载页面
 
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