流式大数据脱敏系统的设计与实现

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流式大数据脱敏系统的设计与实现

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流式大数据脱敏系统的设计与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-15页
1.1 研究背景与意义	第10-12页
1.2 研究内容	第12-13页
1.3 研究目标	第13页
1.4 论文组织结构	第13-15页
第二章相关技术	第15-20页
2.1 数据匿名化	第15-18页
2.2 分布式流计算框架Flink	第18-19页
2.3 本章小结	第19-20页
第三章需求分析	第20-24页
3.1 需求概述	第20页
3.2 功能性需求	第20-23页
3.2.1 用户管理功能	第20-21页
3.2.2 流式大数据脱敏功能	第21-22页
3.2.3 脱敏结果订阅功能	第22-23页
3.3 非功能性需求	第23页
3.4 本章小结	第23-24页
第四章系统设计	第24-30页
4.1 系统架构	第24-25页
4.2 前端交互模块	第25-27页
4.2.1 前端页面	第26-27页
4.2.2 后端服务	第27页
4.3 权限管理模块	第27-28页
4.4 脱敏算法模块	第28页
4.5 数据管理模块	第28-29页
4.6 本章小结	第29-30页
第五章面向流式大数据的分布式匿名化算法研究	第30-50页
5.1 基线算法	第30-36页
5.1.1 CASTLE算法	第30-33页
5.1.2 分布式K-Anonymity基线算法	第33-35页
5.1.3 分布式L-Diversity基线算法	第35-36页
5.2 基于网格的分布式匿名化算法	第36-39页
5.2.1 基于网格的分布式K-Anonymity算法	第36-38页
5.2.2 基于网格的分布式L-Diversity算法	第38-39页
5.3 基于VP-Tree的分布式匿名化算法	第39-42页
5.3.1 基于VP-Tree的分布式K-Anonymity算法	第40-42页
5.3.2 基于VP-Tree的分布式L-Diversity算法	第42页
5.4 实验评估	第42-49页
5.4.1 实验设置	第43-44页
5.4.2 实验结果	第44-49页
5.5 本章小结	第49-50页
第六章系统实现	第50-62页
6.1 系统工作流程	第50-51页
6.2 Web前端模块实现	第51-56页
6.3 权限管理模块实现	第56-57页
6.4 脱敏算法模块实现	第57-59页
6.5 数据管理模块实现	第59-61页
6.6 本章小结	第61-62页
第七章系统测试	第62-70页
7.1 测试环境	第62页
7.2 功能性测试	第62-66页
7.2.1 用户管理功能测试	第62-64页
7.2.2 流式大数据脱敏功能测试	第64-65页
7.2.3 脱敏结果订阅功能测试	第65-66页
7.3 非功能性测试	第66-68页
7.3.1 系统效率测试	第66-67页
7.3.2 系统稳定性测试	第67-68页
7.4 效果演示	第68-69页
7.5 本章小结	第69-70页
第八章总结与展望	第70-72页
8.1 总结	第70-71页
8.2 未来工作	第71-72页
参考文献	第72-75页
致谢	第75-76页
攻读硕士学位期间发表和录用的论文	第76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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