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第一篇 基于匿名模型的隐私保护数据发布3

第1章 绪论3

1.1 隐私保护数据发布3

1.2 匿名隐私保护模型4

1.2.1 k-匿名模型4

1.2.2 l-多样性模型5

1.2.3 t-Closeness6

1.3 数据质量度量6

1.4 匿名隐私保护的主要研究方向7

1.5 隐私保护数据发布研究展望8

参考文献8

第2章 k-匿名组规模的上界讨论10

2.1 引言10

2.2 现有算法的k-匿名组规模上界10

2.3 基于取整划分函数的k-匿名算法11

2.3.1 均衡二划分存在的问题12

2.3.2 基于取整划分函数的划分策略13

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14

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16

2.4 实验结果与分析17

2.5 本章小结18

参考文献18

第3章 基于空间划分的隐私保护关系型数据发布算法20

3.1 引言20

3.2 基于动态规划的最优k-匿名严格划分算法22

3.2.1 相关工作22

3.2.2 基于子空间多维划分的最优k-匿名问题23

3.2.3 基于子空间划分的最优k-匿名动态规划算法26

3.2.4 实验结果与分析29

3.3 基于动态规划的最优严格划分数据发布算法36

3.3.1 算法框架37

3.3.2 实验结果与分析38

3.4 基于混合划分技术的数据发布算法41

3.4.1 严格划分的数据可以在信息损失上进一步改进41

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42

3.4.3 混合划分技术及算法44

3.4.4 实验结果与分析45

3.5 本章小结48

参考文献48

第4章 隐私保护增量数据重发布50

4.1 引言50

4.1.1 问题实例50

4.1.2 已有研究与不足52

4.2 问题与相关知识53

4.2.1 问题描述53

4.2.2 多维划分53

4.2.3 数据质量度量54

4.3 增量更新数据的发布54

4.3.1 增量更新数据的概化54

4.3.2 单调概化原则56

4.4 增量更新k-匿名算法57

4.4.1 算法描述57

4.4.2 算法的运行实例58

4.4.3 算法讨论58

4.5 实验分析59

4.5.1 隐私泄露比较59

4.5.2 数据质量比较60

4.5.3 执行时间比较61

4.6 本章小结62

参考文献62

第5章 面向多敏感属性的隐私保护数据发布64

5.1 引言64

5.2 基础知识与问题描述65

5.2.1 基本定义65

5.2.2 问题描述65

5.3 p-覆盖k-匿名模型66

5.4 面向多敏感属性保护的p-覆盖k-匿名算法67

5.4.1 相关性质67

5.4.2 算法描述68

5.4.3 算法实例69

5.5 实验结果与分析69

5.5.1 敏感属性泄露比较70

5.5.2 数据质量比较70

5.5.3 运行时间比较70

5.6 本章小结73

参考文献74

第6章 隐私保护事务型数据发布75

6.1 引言75

6.2 基于剖分的隐私保护事务型数据发布75

6.3 事务型数据发布的p-剖分l-多样化算法78

6.3.1 属性剖分78

6.3.2 记录划分78

6.3.3 算法时间复杂度分析79

6.4 实验结果与分析79

6.4.1 关联规则数量测试80

6.4.2 关联规则挖掘正确率测试80

6.5 本章小结82

参考文献82

第7章 隐私保护社会网络数据发布84

7.1 引言84

7.2 基础知识与相关隐私保护技术85

7.2.1 社会网络的定义和数学表示85

7.2.2 社会网络数据的特点86

7.2.3 社会网络中的隐私模型86

7.2.4 攻击者的背景知识86

7.2.5 匿名后的数据可用性86

7.2.6 社会网络数据匿名技术87

7.3 面向度数攻击的隐私保护社会网络数据发布88

7.3.1 问题提出88

7.3.2 相关工作88

7.3.3 度数攻击模型89

7.3.4 防止度数攻击的社会网络匿名算法89

7.3.5 实验数据与分析91

7.4 面向子图攻击的隐私保护社会网络数据发布96

7.4.1 问题提出96

7.4.2 相关工作97

7.4.3 （d,k）-匿名社会网络模型97

7.4.4 防止子图攻击的社会网络匿名算法98

7.4.5 实验结果与分析101

7.5 本章小结106

参考文献106

第8章 隐私保护轨迹数据发布108

8.1 引言108

8.2 基础知识与相关隐私保护技术108

8.2.1 相关定义108

8.2.2 基于聚类的轨迹数据隐私保护技术109

8.3 基于聚类杂交的隐私保护轨迹数据发布算法111

8.3.1 相关工作111

8.3.2 二次聚类攻击111

8.3.3 基于聚类杂交的轨迹数据发布算法117

8.3.4 实验结果与分析118

8.4 隐私保护轨迹数据发布的l-多样化算法128

8.4.1 问题提出128

8.4.2 轨迹l-多样化隐私保护算法129

8.4.3 实验结果与分析132

8.5 个性化隐私保护轨迹数据发布137

8.5.1 问题提出137

8.5.2 问题描述137

8.5.3 个性化轨迹发布隐私保护算法138

8.5.4 实验结果与分析140

8.6 基于网格划分的轨迹分段匿名隐私保护算法145

8.6.1 问题提出145

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145

8.6.3 防止重叠攻击的轨迹分段匿名算法147

8.6.4 实验结果与分析148

8.7 本章小结152

参考文献152

第9章 面向LBS应用的位置隐私保护154

9.1 引言154

9.2 基础知识与相关位置隐私保护技术155

9.2.1 系统结构155

9.2.2 位置隐私保护技术157

9.3 欧氏空间下面向连续查询的位置隐私保护158

9.3.1 问题提出158

9.3.2 相关定义与问题性质159

9.3.3 基于历史轨迹的连续查询隐私保护算法161

9.3.4 实验结果与分析162

9.4 公路网络下防止边权分布攻击的位置隐私保护165

9.4.1 问题提出165

9.4.2 基础知识与相关定义166

9.4.3 防止边权分布攻击的位置隐私保护算法167

9.4.4 实验结果与分析169

9.5 欧氏空间下的交互式位置隐私保护173

9.5.1 问题提出173

9.5.2 交互式模型与协议173

9.5.3 交互式位置隐私保护算法176

9.5.4 防止速度关联攻击的交互式位置隐私保护算法182

9.6 本章小结189

参考文献189

第二篇 基于差分隐私的隐私保护数据发布195

第10章 基于差分隐私的统计数据发布概述195

10.1 ε-差分隐私模型195

10.2 差分隐私的实现机制196

10.2.1 Laplace机制197

10.2.2 指数机制198

10.3 差分隐私的组合特性198

10.4 差分隐私数据保护框架198

10.5 差分隐私保护方法的性能度量199

参考文献200

第11章 基于k叉平均树的差分隐私数据发布202

11.1 引言202

11.2 问题与相关性质203

11.2.1 问题提出203

11.2.2 相关性质204

11.3 基于k叉平均树的差分隐私直方图发布算法204

11.3.1 算法思想及描述204

11.3.2 算法分析206

11.3.3 与同类算法的噪声比较208

11.3.4 实验结果与分析209

11.4 面向多维组合查询的差分隐私直方图发布算法212

11.4.1 多维组合查询问题212

11.4.2 算法思想及描述213

11.4.3 算法分析215

11.4.4 实验结果与分析215

11.5 本章小结219

参考文献219

第12章 面向任意区间树结构的差分隐私直方图发布220

12.1 引言220

12.2 基础知识与问题提出221

12.2.1 基础知识221

12.2.2 问题提出222

12.3 面向任意区间树结构的差分隐私直方图发布迭代算法222

12.3.1 k-区间树222

12.3.2 局部最优线性无偏估计及其算法224

12.3.3 基于LBLUE解全局最优线性无偏估计的迭代算法225

12.3.4 算法分析226

12.3.5 实验结果与分析230

12.4 面向任意区间树结构的差分隐私直方图发布线性时间算法235

12.4.1 差分隐私区间树中节点权值的最优线性无偏估计235

12.4.2 求解差分隐私区间树节点权值最优线性无偏估计的算法236

12.4.3 算法复杂度分析238

12.4.4 实验结果与分析238

12.5 本章小结242

参考文献242

第13章 基于树重构的差分隐私直方图发布243

13.1 引言243

13.2 基于区间查询概率的差分隐私直方图发布243

13.2.1 问题提出243

13.2.2 基于区间计数查询概率的差分隐私直方图发布算法246

13.2.3 实验结果与分析250

13.3 基于哈尔小波有损压缩的直方图发布253

13.3.1 哈尔小波变换254

13.3.2 问题提出257

13.3.3 基于哈尔小波零树压缩的直方图发布算法EHWT-DP258

13.3.4 实验结果与分析262

13.4 本章小结269

参考文献269

第14章 异方差加噪下的差分隐私直方图发布270

14.1 引言270

14.2 基础知识与问题270

14.3 异方差加噪下面向任意树结构的差分隐私直方图发布算法271

14.3.1 节点覆盖概率计算272

14.3.2 节点系数计算及隐私预算分配272

14.3.3 算法描述与分析276

14.4 实验结果与分析280

14.4.1 查询精度比较281

14.4.2 算法运行效率比较284

14.5 本章小结285

参考文献285

第15章 差分隐私连续数据发布287

15.1 引言287

15.2 相关工作与基础知识288

15.2.1 相关工作288

15.2.2 矩阵机制289

15.3 基于矩阵机制的差分隐私连续数据发布289

15.4 隐私连续数据发布算法290

15.4.1 策略矩阵的构建290

15.4.2 查询均方误差的降低293

15.4.3 最小误差的快速求解294

15.4.4 优化效果分析298

15.5 实验结果与分析299

15.5.1 与朴素方法的对比实验结果与分析300

15.5.2 与基于二叉树方法的对比实验结果与分析300

15.5.3 与静态数据发布方法的对比实验结果与分析301

15.6 本章小结302

参考文献302

第16章 面向二维数据流的差分隐私统计发布305

16.1 引言305

16.2 基础知识与相关定义306

16.3 固定长度二维数据流的差分隐私统计发布306

16.3.1 问题描述306

16.3.2 算法思想与描述307

16.3.3 算法空间复杂度分析311

16.4 任意长度二维数据流的差分隐私连续统计发布311

16.4.1 算法思想与描述311

16.4.2 算法分析312

16.5 实验结果与分析312

16.5.1 差分隐私统计发布固定长度二维数据流的可用性312

16.5.2 差分隐私统计发布任意长度二维数据流的可用性313

16.6 本章小结314

参考文献314

第17章 差分隐私二维空间数据划分发布316

17.1 引言316

17.2 基础知识与相关定义316

17.3 基于kd-树的差分隐私二维空间数据划分发布算法318

17.3.1 问题提出318

17.3.2 算法思想与描述318

17.3.3 实验结果与分析320

17.4 基于四分树的差分隐私二维空间数据划分发布算法324

17.4.1 问题提出324

17.4.2 算法思想与描述325

17.4.3 实验结果与分析328

17.5 本章小结332

参考文献332

第18章 面向低频统计值的差分隐私数据发布334

18.1 引言334

18.2 面向低频计数值的差分隐私直方图发布334

18.2.1 问题提出334

18.2.2 算法思想与描述335

18.2.3 算法分析及优化336

18.2.4 算法运行实例337

18.2.5 实验结果与分析338

18.3 差分隐私稀疏列联表发布340

18.3.1 问题提出340

18.3.2 算法思想与描述342

18.3.3 实验结果与分析346

18.4 本章小结354

参考文献354

第19章 差分隐私下的频繁模式挖掘355

19.1 引言355

19.2 基础知识与问题355

19.3 差分隐私下的频繁模式挖掘问题分析357

19.3.1 全局敏感度分析357

19.3.2 误差分析357

19.3.3 单调性分析358

19.4 基于事务截断的差分隐私频繁模式挖掘358

19.4.1 基于指数机制的事务截断方法359

19.4.2 基于最小噪声支持度的差分隐私频繁模式挖掘360

19.4.3 频繁模式挖掘结果集的单调性调节361

19.5 实验结果与分析363

19.5.1 全局敏感度比较365

19.5.2 数据可用性比较366

19.5.3 引入最小噪声支持度的实验分析367

19.5.4 频繁模式挖掘结果集的单调性实验分析368

19.6 本章小结371

参考文献371