隐私保护数据发布:模型与算法

作者: 吴英杰

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2015-12-01

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简介

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。

编辑推荐

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。

更多出版物信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2015-12-01
  • 作者:吴英杰
  • 更新: 2023-06-07
  • 书号:9787302421771
  • 中图:TP274
  • 学科:
    工学
    控制科学与工程
    工学
    计算机科学与技术

作者信息

吴英杰

福州大学教授,数学与计算机科学学院副院长,人工智能与大数据学院长武副院长

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