隐私保护数据发布

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，靠前篇阐述匿名隐私保护数据发布，由～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0～19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。

吴英杰,1979年6月出生，福建安溪人，博士，副教授，硕士生导师，美国宾夕法尼亚州立大学访问学者。2001年7月毕业于福州大学计算机科学与技术专业，获学士学位；2004．年3月毕业于福州大学计算机软件与理论专业，获硕士学位，随后留校任教；2012年3月获东南大学计算机应用技术博士学位；2012年7月破格晋升副教授并获硕士生导师资格。
现为福州大学国家精品资源共享课程“算法与数据结构”和福建省优质硕士学位课程“算法设计与分析”第二负责人，福州大学精品课程“不错语言程序设计”负责人，同时兼任福州大学ACM靠前大学生程序设计竞赛代表队总教练，已带领福州大学代表队6次晋级ACM靠前大学生程序设计竞赛优选总决赛；兼任福建省计算机学会常务理事、教育工作委员会主任委员。曾获“宝钢很好教师奖”、“福建省很好共产党员”、“福建青年五四奖章”、“福州大学靠前青年教职工”、“福州大学教学新秀”等称号。
主要从事数据安全、数据挖掘与算法设计等方面的研究。近年来，先后主持l项国家自然科学基金项目、2项福建省自然科学基金项目和1项福建省教育厅科技项目的研究工作。已授权国家发明专利2项，主持的教改项目获2014年福建省教学成果一等奖。近期在《软件学报》、《计算机研究与发展》等靠前外重要学术期刊和靠前会议上发表30多篇学术论文。

第一篇基于匿名模型的隐私保护数据发布
第1章绪论
1.1隐私保护数据发布
1.2匿名隐私保护模型
1.2.1k匿名模型
1.2.2l多样性模型
1.2.3tC
1.3数据质量度量
1.4匿名隐私保护的主要研究方向
1.5隐私保护数据发布研究展望
参考文献
第2章k匿名组规模的上界讨论
2.1引言
2.2现有算法的k匿名组规模上界
2.3基于取整划分函数的k匿名算法
2.3.1均衡二划分存在的问题
2.3.2基于取整划分函数的划分策略
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
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
2.4实验结果与分析
2.5本章小结
参考文献
第3章基于空间划分的隐私保护关系型数据发布算法
3.1引言
3.2基于动态规划的最优k匿名严格划分算法
3.2.1相关工作
3.2.2基于子空间多维划分的最优k匿名问题
3.2.3基于子空间划分的最优k匿名动态规划算法
3.2.4实验结果与分析
3.3基于动态规划的最优严格划分数据发布算法
3.3.1算法框架
3.3.2实验结果与分析
3.4基于混合划分技术的数据发布算法
3.4.1严格划分的数据可以在信息损失上进一步改进
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
3.4.3混合划分技术及算法
3.4.4实验结果与分析
3.5本章小结
参考文献
第4章隐私保护增量数据重发布
4.1引言
4.1.1问题实例
4.1.2已有研究与不足
4.2问题与相关知识
4.2.1问题描述
4.2.2多维划分
4.2.3数据质量度量
4.3增量更新数据的发布
4.3.1增量更新数据的概化
4.3.2单调概化原则
4.4增量更新k匿名算法
4.4.1算法描述
4.4.2算法的运行实例
4.4.3算法讨论
4.5实验分析
4.5.1隐私泄露比较
4.5.2数据质量比较
4.5.3执行时间比较
4.6本章小结
参考文献
第5章面向多敏感属性的隐私保护数据发布
5.1引言
5.2基础知识与问题描述
5.2.1基本定义
5.2.2问题描述
5.3p覆盖k匿名模型
5.4面向多敏感属性保护的p覆盖k匿名算法
5.4.1相关性质
参考文献
……
第6章隐私保护事务型数据发布
第7章隐私保护社会网络数据发布
第8章隐私保护轨迹数据发布
第9章面向LBS应用的位置隐私保护
第二篇基于差分隐私的隐私保护数据发布
第10章基于差分隐私的统计数据发布概述
第11章基于k叉平均树的差分隐私数据发布
第12章面向任意区间树结构的差分隐私直方图发布
第13章基于树重构的差分隐私直方图发布
第14章异方差加噪下的差分隐私直方图发布
第15章差分隐私连续数据发布
第16章面向二维数据流的差分隐私统计发布
第17章差分隐私二维空间数据划分发布
第18章面向低频统计值的差分隐私数据发布
第19章差分隐私下的频繁模式挖掘
参考文献