《数据集隐私保护技术研究张晓琳,王永平著科学》[58M]百度网盘|pdf下载|亲测有效

图书基本信息
图书名称	数据集隐私保护技术研究
作者	张晓琳,王永平著
定价	120元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030636676
出版日期	2020-08-01
字数
页码	292
版次
装帧	平装
开本	16开
商品重量

内容提要

《数据集隐私保护技术研究》主要研究数据集隐私保护技术，详细介绍作者在数据集隐私保护领域的新研究成果。针对k-匿名，提出基于R树的k-匿名算法；针对动态数据集，提出含久敏感属性、数值敏感属性、多敏感属性、增量数据集下的隐私保护算法；针对分类挖掘，提出基于数据扰动和KN-SVM的隐私保护算法；针对社会网络，提出基于k-同构和(α,k)的隐私保护算法；针对大规模社会网络，提出云环境下基于节点匿名、数据扰动、预测方法等的隐私保护算法；后，提出几种个性化隐私保护算法。

目录 n
前言 n
章绪论 1 n
1.1 数据集隐私保护问题的提出 1 n
1.2 数据集隐私保护的研究现状 2 n
1.2.1 索引-匿名技术的研究现状 2 n
1.2.2 静态数据集的研究现状 3 n
1.2.3 动态数据集的研究现状 4 n
1.2.4 隐私保护数据挖掘的研究现状 4 n
1.2.5 社会网络隐私保护的研究现状 4 n
1.2.6 分布式大规模图处理现状 5 n
1.3 匿名质量与信息损失度量 6 n
参考文献 9 n
第2章基于R树的k-匿名技术 14 n
2.1 理论基础 14 n
2.1.1 k-匿名技术 14 n
2.1.2 R树的基本原理 16 n
2.1.3 聚类算法的基本原理 18 n
2.2 基于R树的k-匿名技术 21 n
2.2.1 相关定义 21 n
2.2.2 基于R树的k-匿名算法 23 n
2.2.3 实验测试和结果分析 31 n
参考文献 33 n
第3章动态数据集隐私保护技术 35 n
3.1 理论基础 35 n
3.1.1 隐私泄露 35 n
3.1.2 隐私保护的控制技术 36 n
3.1.3 匿名化技术 39 n
3.2 面向敏感属性的动态数据集隐私保护技术 46 n
3.2.1 相关定义 47 n
3.2.2 算法核心思想 47 n
3.2.3 实验测试和结果分析 51 n
3.3 面向数值敏感属性的动态数据集隐私保护技术 54 n
3.3.1 相关定义 57 n
3.3.2 算法核心思想 58 n
3.3.3 实验结果及分析 61 n
3.4 面向多敏感属性的动态数据集隐私保护技术 63 n
3.4.1 相关定义 64 n
3.4.2 匿名算法 65 n
3.4.3 实验测试和结果分析 67 n
3.5 增量数据集下的隐私保护技术 70 n
3.5.1 相关定义 71 n
3.5.2 匿名算法 72 n
3.5.3 实验测试和结果分析 76 n
参考文献 81 n
第4章面向分类挖掘的数据隐私保护技术 84 n
4.1 理论基础 84 n
4.1.1 数据挖掘 84 n
4.1.2 分类数据挖掘 90 n
4.1.3 隐私保护数据挖掘 94 n
4.2 基于数据扰动的分类数据挖掘隐私保护技术 101 n
4.2.1 相关定义 101 n
4.2.2 数据扰动算法 102 n
4.2.3 实验测试和结果分析 106 n
4.3 基于KN-SVM分类的数据隐私保护技术 107 n
4.3.1 相关定义 108 n
4.3.2 决策树分类算法 108 n
4.3.3 实验测试和结果分析 113 n
参考文献 118 n
第5章社会网络隐私保护技术 120 n
5.1 理论基础 120 n
5.1.1 社会网络及相关知识 120 n
5.1.2 社会网络的隐私攻击 125 n
5.1.3 社会网络的隐私保护方法 127 n
5.2 基于k-同构的社会网络隐私保护研究 132 n
5.2.1 相关定义 132 n
5.2.2 k-同构算法 134 n
5.2.3 实验测试和结果分析 144 n
5.3 基于(α，k)-匿名的社会网络隐私保护研究 151 n
5.3.1 相关定义 151 n
5.3.2 (α，k)-匿名算法 154 n
5.3.3 实验测试和结果分析 156 n
参考文献 158 n
第6章大规模社会网络隐私保护技术 161 n
6.1 理论基础 161 n
6.1.1 Pregel-like系统 161 n
6.1.2 云环境下社会网络隐私保护技术 165 n
6.1.3 分布式社会网络隐私保护技术 167 n
6.2 基于Pregel-like的社会网络隐私保护技术研究 169 n
6.2.1 相关定义 169 n
6.2.2 安全分组和标签列表匿名 172 n
6.2.3 实验测试和结果分析 175 n
6.3 云环境下基于节点匿名的社会网络隐私保护研究 179 n
6.3.1 相关定义 179 n
6.3.2 节点匿名算法 182 n
6.3.3 实验测试和结果分析 190 n
6.4 云环境下基于数据扰动的社会网络隐私保护研究 198 n
6.4.1 相关定义 198 n
6.4.2 图结构扰动 200 n
6.4.3 实验测试和结果分析 205 n
6.5 云环境下基于k-度匿名分布式社会网络隐私保护研究 209 n
6.5.1 相关定义 209 n
6.5.2 匿名算法 213 n
6.5.3 实验测试和结果分析 226 n
6.6 云环境下基于预测方法的社会网络隐私保护技术研究 234 n
6.6.1 相关定义 234 n
6.6.2 预测链接匿名 235 n
6.6.3 实验测试和结果分析 240 n
参考文献 245 n
第7章个性化社会网络隐私保护技术 247 n
7.1 基于(θ， k)-匿名模型的个性化隐私保护技术研究 248 n
7.1.1 相关定义 248 n
7.1.2 个性化隐私保护匿名发布算法 250 n
7.1.3 实验测试和结果分析 259 n
7.2 基于Pregel-like的个性化隐私保护技术研究 264 n
7.2.1 相关定义 264 n
7.2.2 基于Pregel-like的个性化安全分组和标签列表匿名 267 n
7.2.3 实验测试和结果分析 270 n
7.3 云环境下基于数据扰动的社会网络隐私保护研究 272 n
7.3.1 相关定义 272 n
7.3.2 个性化链接关系扰动 273 n
7.3.3 实验测试和结果分析 277 n
7.4 基于预测链接DP-LP的个性化社会网络隐私保护技术研究 282 n
7.4.1 相关定义 283 n
7.4.2 并行构建个性化集合 284 n
7.4.3 实验测试和结果分析 288 n
参考文献 292

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