隐私保护数据发布

第一篇基于匿名模型的隐私保护数据发布

第1章绪论

1.1隐私保护数据发布

1.2匿名隐私保护模型

1.2.1k—匿名模型

1.2.2l—多样性模型

1.2.3t—Closeness

1.3数据质量度量

1.4匿名隐私保护的主要研究方向

1.5隐私保护数据发布研究展望

参考文献

第2章k—匿名组规模的上界讨论

2.1引言

2.2现有算法的k—匿名组规模上界

2.3基于取整划分函数的k—匿名算法

2.3.1均衡二划分存在的问题

2.3.2基于取整划分函数的划分策略

2.3.3基于取整划分函数的k—匿名算法的匿名组规模上界

2.3.4基于取整划分函数的k—匿名算法（划分部分）时间复杂度分析

2.4实验结果与分析

2.5本章小结

参考文献

第3章基于空间划分的隐私保护关系型数据发布算法

3.1引言

3.2基于动态规划的最优k—匿名严格划分算法

3.2.1相关工作

3.2.2基于子空间多维划分的最优k—匿名问题

3.2.3基于子空间划分的最优k—匿名动态规划算法

3.2.4实验结果与分析

3.3基于动态规划的最优严格划分数据发布算法

3.3.1算法框架

3.3.2实验结果与分析

3.4基于混合划分技术的数据发布算法

3.4.1严格划分的数据可以在信息损失上进一步改进

3.4.2非严格划分的数据可能在可用性上不如严格划分数据

3.4.3混合划分技术及算法

3.4.4实验结果与分析

3.5本章小结

参考文献

第4章隐私保护增量数据重发布

4.1引言

4.1.1问题实例

4.1.2已有研究与不足

4.2问题与相关知识

4.2.1问题描述

4.2.2多维划分

4.2.3数据质量度量

4.3增量更新数据的发布

4.3.1增量更新数据的概化

4.3.2单调概化原则

4.4增量更新k—匿名算法

4.4.1算法描述

4.4.2算法的运行实例

4.4.3算法讨论

4.5实验分析

4.5.1隐私泄露比较

4.5.2数据质量比较

4.5.3执行时间比较

4.6本章小结

参考文献

第5章面向多敏感属性的隐私保护数据发布

5.1引言

5.2基础知识与问题描述

5.2.1基本定义

5.2.2问题描述

5.3p—覆盖k—匿名模型

5.4面向多敏感属性保护的p—覆盖k—匿名算法

5.4.1相关性质

5.4.2算法描述

5.4.3算法实例

5.5实验结果与分析

5.5.1敏感属性泄露比较

5.5.2数据质量比较

5.5.3运行时间比较

5.6本章小结

参考文献

第6章隐私保护事务型数据发布

6.1引言

6.2基于剖分的隐私保护事务型数据发布

6.3事务型数据发布的p—剖分l—多样化算法

6.3.1属性剖分

6.3.2记录划分

6.3.3算法时间复杂度分析

6.4实验结果与分析

6.4.1关联规则数量测试

6.4.2关联规则挖掘正确率测试

6.5本章小结

参考文献

第7章隐私保护社会网络数据发布

7.1引言

7.2基础知识与相关隐私保护技术

7.2.1社会网络的定义和数学表示

7.2.2社会网络数据的特点

7.2.3社会网络中的隐私模型

7.2.4攻击者的背景知识

7.2.5匿名后的数据可用性

7.2.6社会网络数据匿名技术

7.3面向度数攻击的隐私保护社会网络数据发布

7.3.1问题提出

7.3.2相关工作

7.3.3度数攻击模型

7.3.4防止度数攻击的社会网络匿名算法

7.3.5实验数据与分析

7.4面向子图攻击的隐私保护社会网络数据发布

7.4.1问题提出

7.4.2相关工作

7.4.3（d，k）—匿名社会网络模型

7.4.4防止子图攻击的社会网络匿名算法

7.4.5实验结果与分析

7.5本章小结

参考文献

第8章隐私保护轨迹数据发布

8.1引言

8.2基础知识与相关隐私保护技术

8.2.1相关定义

8.2.2基于聚类的轨迹数据隐私保护技术

8.3基于聚类杂交的隐私保护轨迹数据发布算法

8.3.1相关工作

8.3.2二次聚类攻击

8.3.3基于聚类杂交的轨迹数据发布算法

8.3.4实验结果与分析

8.4隐私保护轨迹数据发布的l—多样化算法

8.4.1问题提出

8.4.2轨迹l—多样化隐私保护算法

8.4.3实验结果与分析

8.5个性化隐私保护轨迹数据发布

8.5.1问题提出

8.5.2问题描述

8.5.3个性化轨迹发布隐私保护算法

8.5.4实验结果与分析

8.6基于网格划分的轨迹分段匿名隐私保护算法

8.6.1问题提出

8.6.2基于空间网格划分的不规则分段轨迹隐私保护算法

8.6.3防止重叠攻击的轨迹分段匿名算法

8.6.4实验结果与分析

8.7本章小结

参考文献

第9章面向LBS应用的位置隐私保护

9.1引言

9.2基础知识与相关位置隐私保护技术

9.2.1系统结构

9.2.2位置隐私保护技术

9.3欧氏空间下面向连续查询的位置隐私保护

9.3.1问题提出

9.3.2相关定义与问题性质

9.3.3基于历史轨迹的连续查询隐私保护算法

9.3.4实验结果与分析

9.4公路网络下防止边权分布攻击的位置隐私保护

9.4.1问题提出

9.4.2基础知识与相关定义

9.4.3防止边权分布攻击的位置隐私保护算法

9.4.4实验结果与分析

9.5欧氏空间下的交互式位置隐私保护

9.5.1问题提出

9.5.2交互式模型与协议

9.5.3交互式位置隐私保护算法

9.5.4防止速度关联攻击的交互式位置隐私保护算法

9.6本章小结

参考文献

……

第二篇基于差分隐私的隐私保护数据发布

本书主要阐述数据共享发布中的两大主要隐私保护模型及其关键算法。全书分为两篇，第一篇阐述匿名隐私保护数据发布，由第1～9章组成，主要内容涉及匿名隐私保护相关知识、k匿名组规模的上界讨论、关系型数据发布及其扩展背景(数据增量更新和多敏感属性数据发布)下的匿名隐私保护、非关系型数据(包括事务型数据、社会网络数据和轨迹数据)发布中的匿名隐私保护模型及算法、面向LBS应用的位置隐私保护等；第二篇阐述差分隐私保护数据发布，由第10～19章组成，主要内容涉及差分隐私基础知识、基于k叉平均树的差分隐私数据发布、面向任意区间树结构及其扩展背景(考虑区间查询分布和异方差加噪)下的差分隐私直方图发布、面向其他应用背景(流/连续数据发布、稀疏/多维数据发布)的差分隐私保护、差分隐私下的频繁模式挖掘等。本书主要面向计算机科学、网络空间安全、管理科学与工程等相关学科专业高年级本科生、研究生以及广大研究数据安全隐私保护的科技工作者。

本书主要阐述数据共享发布中的隐私保护模型及其关键算法。全书分为2篇，第1篇(1-9章)阐述匿名隐私保护数据发布，涉及匿名隐私模型、k-匿名组规模的上界、关系型数据发布及其扩展背景下的隐私保护、非关系型数据发布中的隐私保护、面向LBS应用的位置隐私保护等；第2篇(10-19章)阐述差分隐私保护数据发布，涉及差分隐私模型介绍、面向任意区间树结构及其扩展背景下的差分隐私直方图发布、面向其他应用背景的差分隐私数据发布等。