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云计算中的差分隐私模型与数据保护研究
 
     论文目录
 
摘要第9-10页
abstract第10-11页
第1章 绪论第12-22页
    1.1 研究的背景、意义及目的第12-13页
    1.2 相关研究工作第13-19页
        1.2.1 云计算安全国内外研究现状第13-15页
        1.2.2 隐私保护技术国内外研究现状第15-17页
        1.2.3 数据发布的隐私保护问题国内外研究现状第17-19页
    1.3 本文研究内容及章节安排第19-22页
第2章 相关概念及相关技术第22-34页
    2.1 云计算的概念第22-23页
    2.2 云计算数据发布的隐私保护第23-27页
        2.2.1 隐私信息第23-24页
        2.2.2 数据发布第24-25页
        2.2.3 隐私保护第25-26页
        2.2.4 数据可用性第26-27页
    2.3 差分隐私保护模型第27-29页
        2.3.1 差分隐私定义第27-28页
        2.3.2 敏感度第28-29页
    2.4 差分隐私的组合性质第29-30页
    2.5 差分隐私实现机制第30-32页
        2.5.1 laplace机制第30-31页
        2.5.2 指数机制第31-32页
    2.6 本章小结第32-34页
第3章 差分隐私模型中隐私参数ε的选取第34-44页
    3.1 隐私参数ε的相关研究第34-35页
    3.2 隐私模型分析第35-37页
    3.3 攻击模型第37-38页
    3.4 差分隐私模型的隐私参数设置第38-42页
        3.4.1 第一类区间内隐私参数ε选取第38-39页
        3.4.2 第二类区间内隐私参数ε选取第39-41页
        3.4.3 第三类区间内隐私参数ε选取第41-42页
    3.5 本章小结第42-44页
第4章 满足差分隐私的云计算数据发布算法第44-56页
    4.1 差分隐私直方图发布相关内容第44-45页
    4.2 基础算法第45-48页
        4.2.1 boost算法第46-47页
        4.2.2 问题提出第47-48页
    4.3 se-tree结构的差分隐私数据发布算法第48-55页
        4.3.1 se-tree第48-49页
        4.3.2 节点权值的最优线性无偏估计第49-52页
        4.3.3 查询误差分析第52-53页
        4.3.4 基于se-tree的发布算法第53-55页
    4.4 本章小结第55-56页
第5章 实验设计与结果分析第56-62页
    5.1 实验环境第56-57页
        5.1.1 实验平台第56页
        5.1.2 实验数据第56-57页
        5.1.3 实验方案第57页
    5.2 实验结果与分析第57-61页
        5.2.1 直方图数据发布精度比较第57-60页
        5.2.2 算法效率比较第60-61页
    5.3 本章小结第61-62页
第6章 总结与展望第62-64页
    6.1 总结第62页
    6.2 展望第62-64页
参考文献第64-74页
攻读硕士学位期间论文发表及科研情况第74-76页
致谢第76页

 
 
论文编号BS4084963,这篇论文共76
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