1.1论文主要研究内容 本文研究内容主要包含以下几个方面： 分析数据表中的数据各属性自身的特点、各属性之间的联系、这些属性对身份标识的影响，人们对这些信息的态度，以及数据表中的各属性与其它表关联后的效果。对造成身份标识及隐私信息泄露的原因及现有的攻击方式进行研究，预测可能造成威胁的其它攻击方式，并对各种攻击方式进行分析，研究它们的特点及所针对的被攻击数据的弱点。 对现有各种匿名策略和匿名方法进行研究，分析各自的优点和缺点。同时对目前已经提出来的各种实现k-anonymity的算法进行研究，分析各种算法优缺点，并选择合适的算法对数据进行处理，将所得的结果作为下一步研究的基础。 考虑各种评价数据失真程度的模型，分析这些策略各适合什么样的情况、对于数值型和分类型属性是否存在一种较通用的评价方式，选取或者改进评价策略作为研究中的评价方式，以达到尽量减小数据失真程度的目标。 分析当前在k-anonymity基础上提出来的各种防止同质攻击（Homogeneity Attack）和背景知识攻击（Background Knowledge Attack）的解决方案，并结合对数据及对数据的攻击方式的分析结果，提出更加有效的隐私保护解决方案。 分析造成隐私泄露的各种可能因素，建立用于评估发布后数据表可能造成的隐私泄露的风险评估模型，并用此模型对提出的解决方案进行实验分析。 1.2 论文内容安排 论文的组织结构如下： 第一章 绪论。简单介绍了当前隐私保护提出的背景，分析了隐私保护的重要性，给出了当前隐私保护的主要方向，简要分析了国内外相关领域的研究现状及研究的目的及意义，最后阐述了本文的主要研究内容和各章节的内容安排。 第二章 隐私保护模型基础。介绍了论文相关的部分基本概念，详细阐述了k-Anonymity和l-Diversity产生的背景、它们的基本思想，分析了它们所解决的问题和存在的不足。 第三章 (a,d)-Diversity隐私保护模型。对论文提出的隐私保护模型进行了详细的阐述。首先介绍了模型应用的前提条件，分析了当前两个重点的攻击方式：同质攻击和背景知识攻击，给出了本文核心的隐私保护策略的定义，最后说明实现该隐私保护策略的算法，分析了算法的复杂度。 第四章 实验结果及分析。对本文提出的隐私保护模型进行实验。首先利用加利福尼亚大学的Adults数据库，对执行时间进行分析；再利用现有的信息损失度量模型，将本文模型的实验结果与l-Diversity的匿名策略进行比较。提出了新的度量模型，用它进行实验结果的比较，最后通过比较对本文提出的模型的隐私泄露风险进行分析。 第五章 总结及展望。对论文的工作进行了总结，提出了下一步研究的方向和内容。 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/ec09743d856fb84ae45c3b3567ec102de2bddff6.html