基于分解重构技术的LBS隐私保护方法 |
论文目录 | | 摘要 | 第1-4页 | ABSTRACT | 第4-9页 | 1 绪论 | 第9-14页 | · 研究背景和意义 | 第9-10页 | · LBS隐私保护方法的研究现状 | 第10-12页 | · 本文主要工作和组织结构 | 第12-14页 | · 本文的主要工作 | 第12页 | · 本文的结构安排 | 第12-14页 | 2 LBS隐私保护方法的研究 | 第14-26页 | · LBS隐私保护体系结构 | 第14-16页 | · 面向快照LBS的时空伪装匿名化算法 | 第16-21页 | · 数据相关的伪装算法 | 第16-18页 | · 中心伪装(CC)算法 | 第16页 | · 最近邻(NNC)算法 | 第16-17页 | · HILBERT伪装(HC)算法 | 第17-18页 | · 空间相关的伪装算法 | 第18-21页 | · 基于网格的伪装算法 | 第18-20页 | · 基于区域的伪装算法 | 第20-21页 | · 连续LBS面临的攻击及抵制方法 | 第21-25页 | · 本章小结 | 第25-26页 | 3 分解重构技术 | 第26-34页 | · 引言 | 第26页 | · 相关知识 | 第26-28页 | · 相关符号 | 第26-28页 | · 基于可信匿名器的体系结构 | 第28页 | · 分解重构技术 | 第28-33页 | · 框架 | 第28-29页 | · 分组 | 第29-30页 | · 分解与重构 | 第30-31页 | · 分解重构方法的性能分析 | 第31-33页 | · 本章小结 | 第33-34页 | 4 面向个性化隐私需求的匿名模型的研究 | 第34-49页 | · 引言 | 第34页 | · 匿名模型 | 第34-36页 | · 位置k-匿名模型 | 第34页 | · 位置l-多样性 | 第34-35页 | · 查询m-多样性 | 第35页 | · 复合约束匿名模型 | 第35-36页 | · 基于分解重构技术的匿名化算法 | 第36-41页 | · 分解重构方法的性质 | 第36-37页 | · 基于网格的位置l-多样性 | 第37-38页 | · 基于查询对象的查询m-多样性 | 第38页 | · 基于多维桶技术的(k,l,m)-匿名化算法 | 第38-41页 | · 评估模型 | 第41-43页 | · 安全性评估模型 | 第41页 | · 服务质量评估模型 | 第41-43页 | · 实验结果与分析 | 第43-48页 | · 实验环境与配置 | 第43页 | · 安全性分析 | 第43-45页 | · 服务质量分析 | 第45-48页 | · 本章小结 | 第48-49页 | 5 抵制排除性攻击的匿名模型的研究 | 第49-62页 | · 引言 | 第49页 | · 查询对象多样性匿名模型 | 第49-52页 | · 查询对象β-多样性 | 第49-51页 | · 查询对象(α,β)-多样性 | 第51页 | · (k,l,α,β)-匿名模型 | 第51-52页 | · 抵制排除性攻击的分解重构保护方法 | 第52-54页 | · 评估模型 | 第54-56页 | · 安全性评估模型 | 第55页 | · 服务质量评估模型 | 第55-56页 | · 实验结果与分析 | 第56-61页 | · 实验环境与配置 | 第56页 | · 安全性分析 | 第56-59页 | · 服务质量分析 | 第59-61页 | · 本章小结 | 第61-62页 | 6 工作总结与展望 | 第62-65页 | · 工作总结 | 第62-63页 | · 工作展望 | 第63-65页 | 参考文献 | 第65-71页 | 攻读学位期间取得的研究成果 | 第71-72页 | 致谢 | 第72-74页 | 浙江师范大学学位论文诚信承诺书 | 第74页 |
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