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商品簡介
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本書主要闡述資料共用發佈中的兩大主要隱私保護模型及其關鍵演算法。
全書分為兩篇，第一篇闡述匿名隱私保護資料發佈，由第1～9章組成，主要內容涉及匿名隱私保護相關知識、k匿名組規模的上界討論、關聯式資料發佈及其擴展背景(資料增量更新和多敏感屬性資料發佈)下的匿名隱私保護、非關聯式資料(包括事務型資料、社會網路資料和軌跡資料)發佈中的匿名隱私保護模型及演算法、面向LBS應用的位置隱私保護等；第二篇闡述差分隱私保護資料發佈，由第10～19章組成，主要內容涉及差分隱私基礎知識、基於k叉平均樹的差分隱私資料發佈、面向任意區間樹結構及其擴展背景(考慮區間查詢分佈和異方差加噪)下的差分隱私長條圖發佈、面向其他應用背景(流/連續資料發佈、稀疏/多維資料發佈)的差分隱私保護、差分隱私下的頻繁模式挖掘等。
本書主要面向電腦科學、網路空間安全、管理科學與工程等相關學科專業高年級本科生、研究生以及廣大研究資料安全隱私保護的科技工作者。
全書分為兩篇，第一篇闡述匿名隱私保護資料發佈，由第1～9章組成，主要內容涉及匿名隱私保護相關知識、k匿名組規模的上界討論、關聯式資料發佈及其擴展背景(資料增量更新和多敏感屬性資料發佈)下的匿名隱私保護、非關聯式資料(包括事務型資料、社會網路資料和軌跡資料)發佈中的匿名隱私保護模型及演算法、面向LBS應用的位置隱私保護等；第二篇闡述差分隱私保護資料發佈，由第10～19章組成，主要內容涉及差分隱私基礎知識、基於k叉平均樹的差分隱私資料發佈、面向任意區間樹結構及其擴展背景(考慮區間查詢分佈和異方差加噪)下的差分隱私長條圖發佈、面向其他應用背景(流/連續資料發佈、稀疏/多維資料發佈)的差分隱私保護、差分隱私下的頻繁模式挖掘等。
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