基于随机投影数据扰动的隐私保护技术研究

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基于随机投影数据扰动的隐私保护技术研究

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基于随机投影数据扰动的隐私保护技术研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-13页
第1章绪论	第13-27页
1.1 研究背景、目的和意义	第13-15页
1.2 国内外研究现状	第15-24页
1.2.1 基于数据扰动方法的隐私保护技术	第16-23页
1.2.2 基于安全多方计算的隐私保护技术	第23-24页
1.3 论文的研究内容	第24-26页
1.4 论文的组织结构	第26页
1.5 本章小结	第26-27页
第2章随机投影数据扰动的隐私保护性能研究	第27-47页
2.1 引言	第27-28页
2.2 随机投影隐私保护中的数据重建问题	第28-35页
2.2.1 随机投影与基于随机投影的数据扰动	第28-32页
2.2.2 数据的可重建性研究	第32-35页
2.2.3 稀疏数据的重建问题	第35页
2.3 面向稀疏数据的数据重建方法	第35-41页
2.3.1 基于l_1最小化数据重建方法	第36-38页
2.3.2 基于内点法的数据重建算法	第38-41页
2.4 实验及结果分析	第41-46页
2.4.1 实验环境及实验数据	第41页
2.4.2 重建数据质量分析	第41-46页
2.5 本章小结	第46-47页
第3章基于随机投影的差分隐私保护方法	第47-67页
3.1 引言	第47-48页
3.2 满足差分隐私的噪声投影数据扰动方法	第48-60页
3.2.1 基本概念	第48-51页
3.2.2 噪声投影数据扰动	第51-52页
3.2.3 满足差分隐私定义的理论证明	第52-53页
3.2.4 数据可用性分析	第53-58页
3.2.5 噪声投影数据扰动算法	第58-60页
3.3 实验及结果分析	第60-66页
3.3.1 实验环境及实验数据	第60页
3.3.2 数据可用性分析	第60-65页
3.3.3 隐私保护水平分析	第65-66页
3.4 本章小结	第66-67页
第4章基于稀疏投影的高维稠密数据隐私保护方法	第67-89页
4.1 引言	第67-68页
4.2 自适应稀疏投影数据扰动方法	第68-81页
4.2.1 基本概念	第68-69页
4.2.2 稀疏投影数据扰动	第69-74页
4.2.3 稀疏投影数据扰动算法	第74-76页
4.2.4 安全性分析	第76-78页
4.2.5 数据可用性分析	第78-81页
4.3 实验及结果分析	第81-87页
4.3.1 实验环境及实验数据	第81页
4.3.2 安全性分析	第81-84页
4.3.3 数据可用性分析	第84-87页
4.3.4 执行时间分析	第87页
4.4 本章小结	第87-89页
第5章基于随机投影的分布式数据流隐私保护方法	第89-108页
5.1 引言	第89-90页
5.2 异步实时更新数据的数据扰动方法	第90-96页
5.2.1 分布式数据流的隐私保护数据发布模型	第90-91页
5.2.2 异步实时数据扰动	第91-94页
5.2.3 隐私保护数据收集机制	第94-95页
5.2.4 异步数据流扰动算法	第95-96页
5.3 轨迹数据流的隐私保护数据挖掘	第96-103页
5.3.1 轨迹数据隐私	第96-97页
5.3.2 隐私保护的相似轨迹挖掘	第97-98页
5.3.3 用户端轨迹数据隐私保护转换	第98-99页
5.3.4 服务端相似轨迹挖掘	第99-102页
5.3.5 安全性及数据可用性分析	第102-103页
5.3.6 时间复杂性分析	第103页
5.4 实验及结果分析	第103-107页
5.4.1 实验环境及实验数据	第103页
5.4.2 数据可用性分析	第103-105页
5.4.3 执行时间分析	第105-107页
5.5 本章小结	第107-108页
结论	第108-110页
参考文献	第110-121页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第121-122页
致谢	第122页

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