K匿名的隐私保护算法的初步学习.doc
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K匿名的隐私保护算法的初步学习.doc
K匿名的隐私保护算法的初步学习LBS先看看什么是LBS。LBS是基于位置的服务,它是通过电信移动运营商的无线电通讯网络(如GSM网、CDMA网)或外部定位方式(如GPS)获取移动终端用户的位置信息(地理坐标,或大地坐标),在地理信息系统(外语缩写:GIS、外语全称:GeographicInformationSystem)平台的支持下,为用户提供相应服务的一种增值业务。(百度百科)LBS的作用是根据无线信号或有线网络对用户位置进行确定,并提供相应服务。可以举几个例子:例如我在秦皇岛和太原因为上学和放假的原因
一种基于K-匿名的隐私保护算法的综述报告.docx
一种基于K-匿名的隐私保护算法的综述报告随着互联网的发展,大数据时代已经到来,各种个人信息被大量采集并用于各种商业和非商业目的。因此,隐私保护变得尤为重要。在进行数据挖掘和分析时,匿名化技术被广泛使用,而K-匿名是其中的一种重要技术,本文将对基于K-匿名的隐私保护算法进行综述。K-匿名是一种最常用的隐私保护技术,其目的是保证数据集中的每个实体至少与其他K-1个实体拥有相同的属性值,以此保证隐私。K-匿名技术的基本思想是将某些属性值进行泛化或者是删除,使得数据集中的每一条记录都能同时出现在至少K个记录组成的
基于k-对称匿名算法的社会网络隐私保护研究的开题报告.docx
基于k-对称匿名算法的社会网络隐私保护研究的开题报告1.研究背景与意义随着社交网络的普及,越来越多的个人信息被存储在互联网上,这些信息包括个人的兴趣、社交关系、行踪轨迹等。随着互联网的发展,安全隐私问题也日益突出,特别是社交网络的隐私保护问题。不良分子可以通过社交网络获取他人的身份信息、敏感数据等,违法分子可以利用这些信息进行钓鱼、恶意攻击等,导致个人的权益受损。因此,如何在社交网络中保护个人隐私成为了一个热门话题。传统的隐私保护方法通常采用加密技术来保护数据的安全性,但这并不能完全解决社交网络隐私保护的
基于K-匿名的快递信息隐私保护应用的中期报告.docx
基于K-匿名的快递信息隐私保护应用的中期报告一、研究背景随着快递行业的飞速发展,人们在日常生活中越来越频繁地使用快递服务。然而,快递信息中包含了大量的个人敏感信息,如收件人姓名、手机号码、地址等,这些信息往往会被恶意利用,侵犯用户的隐私。因此,如何保护快递信息的安全性和隐私性,已成为当前亟待解决的问题。目前,常见的快递信息隐私保护方法是通过数据加密和身份验证来确保数据的安全性和私密性。但是,这种方法可能会对数据的分析和挖掘造成阻碍,从而影响快递企业的数据应用和业务发展。因此,如何在保证数据隐私的前提下,实
基于层次k匿名身份替换的人脸生成隐私保护方法.pdf
本发明公开了一种基于层次k匿名身份替换的人脸生成隐私保护方法,首先进行人脸图像数据集预处理,然后构建层次k匿名生成对抗网络结构,构建层次k匿名的目标函数;再构建人脸替换生成对抗网络结构,构建人脸替换的目标函数;最后使用公开数据集进行训练及测试,得到训练好的层次k匿名生成对抗网络和人脸替换生成对抗网络。本发明替换的目标人脸也是通过网络生成的,从而不会侵犯他人的隐私,相对以往的马赛克遮挡的方法更有效并且视觉上更友好。通过实验结果显然证实了所提出方法的高效性与实用性,对人物图像的隐私保护更高效和美观。