2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩62頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、k-匿名作為一種簡單有效的私有數(shù)據(jù)的保護技術(shù)得到了廣泛的關(guān)注。它要求發(fā)布的數(shù)據(jù)中存在一定數(shù)量(至少為k)的在準(zhǔn)標(biāo)識符上不可區(qū)分的記錄,使攻擊者不能判別出隱私信息所屬的具體個體,從而保護了個人隱私。目前存在的k-匿名算法大都基于泛化/隱匿技術(shù),然而,泛化/隱匿技術(shù)在效率、連續(xù)性數(shù)據(jù)的語義保持等上存在一定的缺陷。近年來,微聚集(Microaggregation)技術(shù)被應(yīng)用到數(shù)據(jù)表的k-匿名化上,彌補了泛化/隱匿技術(shù)的不足,其基本思想是:將大

2、量的數(shù)據(jù)按相似程度劃分為若干類,要求每個類內(nèi)元組數(shù)至少為k個,然后用類質(zhì)心取代類內(nèi)元組的值,實現(xiàn)數(shù)據(jù)表的k-匿名化。 本文研究了全局搜索的微聚集算法,實現(xiàn)了面向混合型數(shù)據(jù)的微聚集算法,并且提出了面向微聚集算法的評估模型,主要研究工作如下: (1)提出了基于免疫克隆選擇的微聚集算法(ICSMA,Immune Colonal SelectionMicroaggregation Algorithm),提高了微聚集算法產(chǎn)生的匿名

3、數(shù)據(jù)的質(zhì)量。該算法在傳統(tǒng)的克隆選擇算法的基礎(chǔ)上,引入調(diào)整算子,在抗體成熟的過程中,刪除不合理抗體,加快了收斂速度。實驗結(jié)果表明,ICSM算法較MDAV算法能生成質(zhì)量更好的匿名表。 (2)針對目前微聚集算法在匿名化分類型數(shù)據(jù)上的不足,本文提出了一種面向混合型數(shù)據(jù)的微聚集算法。該算法中,分類型數(shù)據(jù)采用層次距離,數(shù)值型數(shù)據(jù)采用歐氏距離,將這兩種距離的結(jié)合作為混合型數(shù)據(jù)的距離,并將數(shù)值型數(shù)據(jù)的均值向量與分類型數(shù)據(jù)的眾值向量并在一起作為類

4、質(zhì)心,用該類質(zhì)心代替類中元組在準(zhǔn)標(biāo)識符上的值,以實現(xiàn)k-匿名化。實驗結(jié)果表明該方法在保證匿名表安全的情況下,可以降低匿名表的信息損失量,提高可用性。 (3)提出了微聚集算法的評估模型EM4ADOM(Evaluation Model for k-AnonymizedData Oriented to Microaggregation),該模型從數(shù)據(jù)的可用性、安全性、可用性和安全性的權(quán)衡三個方面綜合評估微聚集算法產(chǎn)生的匿名數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論