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题名/责任者:

数据集隐私保护技术研究/张晓琳, 王永平著

出版发行项:

北京:科学出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-03-063667-6/CNY120.00

载体形态项:

292页:图;24cm

个人责任者:

张晓琳 著

个人责任者:

王永平 著

学科主题:

数据集-应用-个人信息-隐私权-数据保护-研究

中图法分类号:

TP311.13

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书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最新研究成果。针对k-匿名, 提出基于R树的k-匿名算法 ; 针对动态数据集, 提出含永久敏感属性、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KCNN-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 ; 最后, 提出几种个性化隐私保护算法。

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