隱私保護數據發布:模型與算法 | 被動收入的投資秘訣 - 2024年5月

隱私保護數據發布:模型與算法

作者:吳英傑
出版社:清華大學
出版日期:2015年12月01日
ISBN:9787302421771
語言:繁體中文

主要闡述數據共享發布中的兩大主要隱私保護模型及其關鍵算法。全書分為兩篇,第壹篇闡述匿名隱私保護數據發布,由第1~9章組成,主要內容涉及匿名隱私保護相關知識、k—匿名組規模的上界討論、關系型數據發布及其擴展背景(數據增量更新和多敏感屬性數據發布)下的匿名隱私保護、非關系型數據(包括事務型數據、社會網絡數據和軌跡數據)發布中的匿名隱私保護模型及算法、面向LBS應用的位置隱私保護等;第二篇闡述差分隱私保護數據發布,由第10~19章組成,主要內容涉及差分隱私基礎知識、基於k叉平均樹的差分隱私數據發布、面向任意區間樹結構及其擴展背景(考慮區間查詢分布和異方差加噪)下的差分隱私直方圖發布、面向其他應用背景(流/連續數據發布、稀疏/多維數據發布)的差分隱私保護、差分隱私下的頻繁模式挖掘等。吳英傑,1979年6月出生,福建安溪人,博士,副教授,碩士生導師,美國賓夕法尼亞州立大學訪問學者。2001年7月畢業於福州大學計算機科學與技術專業,獲學士學位;2004年3月畢業於福州大學計算機軟件與理論專業,獲碩士學位,隨后留校任教;2012年3月獲東南大學計算機應用技術博士學位;2012年7月破格晉升副教授並獲碩士生導師資格。現為福州大學國家精品資源共享課程「算法與數據結構」和福建省優質碩士學位課程「算法設計與分析」第二負責人,福州大學精品課程「高級語言程序設計」負責人,同時兼任福州大學ACM國際大學生程序設計競賽代表隊總教練,已帶領福州大學代表隊6次晉級ACM國際大學生程序設計競賽全球總決賽;兼任福建省計算機學會常務理事、教育工作委員會主任委員。曾獲「寶鋼優秀教師獎」、「福建省優秀共產黨員」、「福建青年五四獎章」、「福州大學十佳青年教職工」、「福州大學教學新秀」等稱號。主要從事數據安全、數據挖掘與算法設計等方面的研究。近年來,先后主持l項國家自然科學基金項目、2項福建省自然科學基金項目和1項福建省教育廳科技項目的研究工作。已授權國家發明專利2項,主持的教改項目獲2014年福建省教學成果一等獎。近期在《軟件學報》、《計算機研究與發展》等國內外重要學術期刊和國際會議上發表30多篇學術論文。

第一篇基於匿名模型的隱私保護數據發布 第1章緒論 1.1隱私保護數據發布 1.2匿名隱私保護模型 1.2.1k—匿名模型 1.2.2l—多樣性模型 1.2.3t—Closeness 1.3數據質量度量 1.4匿名隱私保護的主要研究方向 1.5隱私保護數據發布研究展望 參考文獻 第2章k—匿名組規模的上界討論 2.1引言 2.2現有算法的k—匿名組規模上界 2.3基於取整划分函數的k—匿名算法 2.3.1均衡二划分存在的問題 2.3.2基於取整划分函數的划分策略 2.3.3基於取整划分函數的k—匿名算法的匿名組規模上界 2.3.4基於取整划分函數的k—匿名算法(划分部分)時間復雜度分析 2.4實驗結果與分析 2.5本章小結 參考文獻 第3章基於空間划分的隱私保護關系型數據發布算法 3.1引言 3.2基於動態規划的最優k—匿名嚴格划分算法 3.2.1相關工作 3.2.2基於子空間多維划分的最優k—匿名問題 3.2.3基於子空間划分的最優k—匿名動態規划算法 3.2.4實驗結果與分析 3.3基於動態規划的最優嚴格划分數據發布算法 3.3.1算法框架 3.3.2實驗結果與分析 3.4基於混合划分技術的數據發布算法 3.4.1嚴格划分的數據可以在信息損失上進一步改進 3.4.2非嚴格划分的數據可能在可用性上不如嚴格划分數據 3.4.3混合划分技術及算法 3.4.4實驗結果與分析 3.5本章小結 參考文獻 第4章隱私保護增量數據重發布 4.1引言 4.1.1問題實例 4.1.2已有研究與不足 4.2問題與相關知識 4.2.1問題描述 4.2.2多維划分 4.2.3數據質量度量 4.3增量更新數據的發布 4.3.1增量更新數據的概化 4.3.2單調概化原則 4.4增量更新k—匿名算法 4.4.1算法描述 4.4.2算法的運行實例 4.4.3算法討論 4.5實驗分析 4.5.1隱私泄露比較 4.5.2數據質量比較 4.5.3執行時間比較 4.6本章小結 參考文獻 第5章面向多敏感屬性的隱私保護數據發布 5.1引言 5.2基礎知識與問題描述 5.2.1基本定義 5.2.2問題描述 5.3p—覆蓋k—匿名模型 5.4面向多敏感屬性保護的p—覆蓋k—匿名算法 5.4.1相關性質 5.4.2算法描述 5.4.3算法實例 5.5實驗結果與分析 5.5.1敏感屬性泄露比較 5.5.2數據質量比較 5.5.3運行時間比較 5.6本章小結 參考文獻 第6章隱私保護事務型數據發布 6.1引言 6.2基於剖分的隱私保護事務型數據發布 6.3事務型數據發布的p—剖分l—多樣化算法 6.3.1屬性剖分 6.3.2記錄划分 6.3.3算法時間復雜度分析 6.4實驗結果與分析 6.4.1關聯規則數量測試 6.4.2關聯規則挖掘正確率測試 6.5本章小結 參考文獻 第7章隱私保護社會網絡數據發布 7.1引言 7.2基礎知識與相關隱私保護技術 7.2.1社會網絡的定義和數學表示 7.2.2社會網絡數據的特點 7.2.3社會網絡中的隱私模型 7.2.4攻擊者的背景知識 7.2.5匿名后的數據可用性 7.2.6社會網絡數據匿名技術 7.3面向度數攻擊的隱私保護社會網絡數據發布 7.3.1問題提出 7.3.2相關工作 7.3.3度數攻擊模型 7.3.4防止度數攻擊的社會網絡匿名算法 7.3.5實驗數據與分析 7.4面向子圖攻擊的隱私保護社會網絡數據發布 7.4.1問題提出 7.4.2相關工作 7.4.3(d,k)—匿名社會網絡模型 7.4.4防止子圖攻擊的社會網絡匿名算法 7.4.5實驗結果與分析 7.5本章小結 參考文獻 第8章隱私保護軌跡數據發布 8.1引言 8.2基礎知識與相關隱私保護技術 8.2.1相關定義 8.2.2基於聚類的軌跡數據隱私保護技術 8.3基於聚類雜交的隱私保護軌跡數據發布算法 8.3.1相關工作 8.3.2二次聚類攻擊 8.3.3基於聚類雜交的軌跡數據發布算法 8.3.4實驗結果與分析 8.4隱私保護軌跡數據發布的l—多樣化算法 8.4.1問題提出 8.4.2軌跡l—多樣化隱私保護算法 8.4.3實驗結果與分析 8.5個性化隱私保護軌跡數據發布 8.5.1問題提出 8.5.2問題描述 8.5.3個性化軌跡發布隱私保護算法 8.5.4實驗結果與分析 8.6基於網格划分的軌跡分段匿名隱私保護算法 8.6.1問題提出 8.6.2基於空間網格划分的不規則分段軌跡隱私保護算法 8.6.3防止重疊攻擊的軌跡分段匿名算法 8.6.4實驗結果與分析 8.7本章小結 參考文獻 第9章面向LBS應用的位置隱私保護 9.1引言 9.2基礎知識與相關位置隱私保護技術 9.2.1系統結構 9.2.2位置隱私保護技術 9.3歐氏空間下面向連續查詢的位置隱私保護 9.3.1問題提出 9.3.2相關定義與問題性質 9.3.3基於歷史軌跡的連續查詢隱私保護算法 9.3.4實驗結果與分析 9.4公路網絡下防止邊權分布攻擊的位置隱私保護 9.4.1問題提出 9.4.2基礎知識與相關定義 9.4.3防止邊權分布攻擊的位置隱私保護算法 9.4.4實驗結果與分析 9.5歐氏空間下的交互式位置隱私保護 9.5.1問題提出 9.5.2交互式模型與協議 9.5.3交互式位置隱私保護算法 9.5.4防止速度關聯攻擊的交互式位置隱私保護算法 9.6本章小結 參考文獻 …… 第二篇基於差分隱私的隱私保護數據發布


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