内容简介
本书以数据发布中的隐私保护为研究核心，系统探讨了在信息共享与个人隐私权日益冲突的背景下，如何构建有效的隐私保护模型。作者从数据发布的基本概念出发，分析了传统匿名化技术的局限性，如k-匿名、l-多样性等模型在面对背景知识攻击时的脆弱性。在此基础上，本书提出并深入研究了基于差分隐私的改进模型，结合随机响应、噪声注入等机制，在保证数据可用性的同时，显著提升了对个体隐私的保护强度。
全书分为理论框架、模型构建、算法设计与实验验证四个部分。在理论层面，作者厘清了隐私保护与数据效用的平衡关系，给出了形式化的隐私度量标准。在模型构建部分，详细阐述了几种针对不同数据发布场景（如静态数据、动态数据流、社交网络图数据）的隐私保护方案。算法设计环节则提供了具体的技术实现路径，包括敏感属性泛化、聚类匿名化以及基于机器学习的自适应隐私预算分配策略。实验部分利用真实数据集和合成数据集对模型进行了全面评估，验证了其在抵御同质性攻击、链接攻击等方面的优异性能。
本书最后还讨论了隐私保护法律政策与技术的协同问题，并对未来研究方向进行了展望，如跨领域数据共享中的隐私合规、联邦学习与隐私保护模型的融合等。本书兼具理论深度与实用价值，适合信息安全、数据管理、法律交叉学科的研究人员及从业者参考阅读。
目录
《中青文库》编辑说明
第二章 文献综述
第一节 KDTICM理论
第二节 隐私保护
第三节 数据挖掘
第四节 安全多方计算技术
第五节 数据匿名化技术
第六节 数据扰动技术
第七节 小结
第三章 聚类隐私保护挖掘模型
第二节 前人工作
第三节 相关定义
第四节 模型思想
第五节 算法
第六节 实验结果与分析
第七节 小结
第四章 个性化匿名隐私保护模型
第二节 前人工作
第三节 相关定义
第四节 个性化个性化（α_([s])，ℓ）-多样k-匿名模型
第二章 文献综述
第一节 KDTICM理论
第二节 隐私保护
第三节 数据挖掘
第四节 安全多方计算技术
第五节 数据匿名化技术
第六节 数据扰动技术
第七节 小结
第三章 聚类隐私保护挖掘模型
第二节 前人工作
第三节 相关定义
第四节 模型思想
第五节 算法
第六节 实验结果与分析
第七节 小结
第四章 个性化匿名隐私保护模型
第二节 前人工作
第三节 相关定义
第四节 个性化个性化（α_([s])，ℓ）-多样k-匿名模型
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