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1.
针对推理检测需要的所有历史查询结果的数据规模较大这一问题, K-Q算法结合K-匿名模型在历史查询结果的存储规模上进行了优化, 通过推理攻击模拟算法在线检测恶意查询。在真实数据集上的实验证明了K-Q算法可以自适应于查询规模的增长, 在准确率和内存消耗上都明显优于已有的直接基于相关元组合并优化的T-D算法。  相似文献
2.
k-匿名隐私保护模型中,k取值同时影响着k-匿名表的隐私保护程度和数据质量,因此,如何选择k值以达到隐私保护和数据质量的共赢具有重要意义.在对k取值和隐私保护、数据质量关系分析和证明的基础上,根据不同情况下的k-匿名表隐私泄露概率公式,对满足隐私保护要求的k取值范围进行了分析;根据k-匿名表的数据质量公式对满足数据质量要求的k取值范围进行了分析.根据满足隐私保护和数据质量要求的k取值之间的关系,给出了k值的优化选择算法.  相似文献
3.
视图发布的动态性和连续性使得视图间互相联系和影响。静态视图安全研究无法适应实际应用,如何保证动态视图的安全发布巫待解决。为了解决这个问题,首先提出了可能世界构造方法和隐私泄露概率计算方法,并给出了各种视图合并情况下的隐私泄露概率计算公式。然后,从相对安全的角度出发,给出了动态视图的安全判定公式。在此基础上,给出了动态视图的安全发布方法。所提方法能保证相对安全基础上的最大程度视图发布。  相似文献
4.
隐私保护技术是云计算环境中防止隐私信息泄露的重要保障,通过度量这种泄露风险可反映隐私保护技术的隐私保护强度,以便构建更好的隐私保护方案。因此,隐私度量对隐私保护具有重大意义。主要对现有面向云数据的隐私度量方法进行综述:首先,对隐私保护技术和隐私度量进行概述,给出攻击者背景知识的量化方法,提出云数据隐私保护技术的性能评价指标和一种综合评估框架;然后,提出一种云数据隐私度量抽象模型,从工作原理和具体实施的角度对基于匿名、信息熵、集对分析理论和差分隐私四类隐私度量方法进行详细阐述;再从隐私度量指标和度量效果方面分析与总结这四类方法的优缺点及其适用范围;最后,从隐私度量的过程、效果和方法三方面指出云数据隐私度量技术的发展趋势及有待解决的问题。  相似文献
5.
提出了一种(p,a)sensitive k匿名模型,将敏感属性根据敏感度进行分组,然后给各分组设置不同的约束,并给出了(p,a)sensitive K匿名算法。实验结果表明该方法可以明显地减少隐私泄露,增强了数据发布的安全性。  相似文献
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