隐私保护数据发布：模型与算法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。
目录
第一篇 基于匿名模型的隐私保护数据发布
第1章 绪论
第2章 k-匿名组规模的上界讨论
第3章 基于空间划分的隐私保护关系型数据发布算法
第4章 隐私保护增量数据重发布
第5章 面向多敏感属性的隐私保护数据发布
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
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