隨著關鍵信息技術的不斷突破,可穿戴設備在形態(tài)和功能上都快速發(fā)展并迅速在人們的生活中得以普及。受限于可穿戴設備的計算、存儲能力,大量數(shù)據(jù)將被存儲在云端�；谏虡I(yè)合作、科學研究等需求,可穿戴設備數(shù)據(jù)擁有者需要將這些個人數(shù)據(jù)發(fā)布給第三方機構或者公布至互聯(lián)網(wǎng)之中。如何既保護數(shù)據(jù)中的個人隱私不泄露,又保證數(shù)據(jù)具有一定程度的可用性,是當今熱點研究問題之一。本論文對隱私保護技術進行了論述,并著重對發(fā)布隱私保護模型以及相關的基礎概念做出了歸納。本文將可穿戴設備數(shù)據(jù)發(fā)布模型分為靜態(tài)、動態(tài)處理兩部分。在靜態(tài)階段,針對MAA-SEA（Micro Aggregation Algorithm Sensitive Attribute Entropy）算法的不足,提出了FMAA-SEA模型,并以此為基礎提出了支持動態(tài)數(shù)據(jù)的DSR-DAGU算法模型。最后針對應用場景中可能出現(xiàn)的特殊數(shù)據(jù)情況,本文提出了DSR-DAG 算法模型在偏態(tài)數(shù)據(jù)下的應用。論文的主要工作如下:（1）在靜態(tài)數(shù)據(jù)處理過程中,針對MAA-SEA算法靈活性不足的問題,提出了FMAA-SEA隱私保護算法模型,通過數(shù)據(jù)可用性和隱私保護力度兩種參數(shù)的引入靈活地... 

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內容和主要工作
    1.4 論文組織結構
2 數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護技術及模型概述
    2.1 隱私保護模型及分類
    2.2 數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護算法模型概述
        2.2.1 基本概念及定義
        2.2.2 k匿名算法模型
        2.2.3 k匿名推理攻擊及相關拓展算法
    2.3 數(shù)據(jù)重發(fā)布下的隱私保護問題
        2.3.1 對比攻擊
        2.3.2 M-invariance算法介紹與分析
    2.4 本章小結
3 一種新的動態(tài)分組屬性更新隱私保護模型DSR-DAGU
    3.1 問題提出
        3.1.1 k匿名相關模型的局限性
        3.1.2 M-invariance模型的局限性
    3.2 理論基礎
        3.2.1 泛化和隱匿
        3.2.2 屬性距離和信息損失
        3.2.3 微聚集
    3.3 基于信息熵的靈活微聚集算法模型FMAA-SEA
        3.3.1 FMAA-SEA隱私保護模型定義
        3.3.2 FMAA-SEA模型算法描述
        3.3.3 FMAA-SEA模型算法復雜度分析
    3.4 面向數(shù)據(jù)流的動態(tài)分組屬性更新模型DSR-DAGU
        3.4.1 緩存表動態(tài)分組
        3.4.2 偽數(shù)據(jù)敏感屬性動態(tài)更新
        3.4.3 拉普拉斯噪聲機制
    3.5 DSR-DAGU隱私保護模型整體流程描述及分析
    3.6 仿真及結果分析
        3.6.1 實驗環(huán)境及實驗數(shù)據(jù)
        3.6.2 實驗結果分析
    3.7 本章小結
4 偏態(tài)數(shù)據(jù)下DSR-DAGU隱私保護模型的應用
    4.1 隱私保護中的偏態(tài)數(shù)據(jù)問題
    4.2 理論基礎
        4.2.1 概率分布距離
        4.2.2 偏態(tài)隱私保護效用
    4.3 基于偏態(tài)數(shù)據(jù)的DSR-DAGU隱私保護模型
        4.3.1 微聚集過程中的偏態(tài)檢測
        4.3.2 偏態(tài)數(shù)據(jù)下的DSR-DAGU隱私保護模型
    4.4 仿真及結果分析
        4.4.1 實驗環(huán)境及實驗數(shù)據(jù)
        4.4.2 實驗結果分析
    4.5 本章小結
5 總結與展望
    5.1 工作總結
    5.2 未來展望
參考文獻
作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果
學位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3696273