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摘要:
隐私保护对于大数据时代的数据分享和利用起到了至关重要的作用。传统的隐私保护方法无法有效地应对在大数据环境中可能存在的数据间的深度关联带来的隐私泄露。因此,需要能够抗大数据分析的隐私保护方法。首先,调研了国内外学者的相关研究工作,并将当前和抗大数据分析的隐私保护相关的工作总结为海量高维异构数据隐私保护、地理位置隐私保护以及高可用性隐私保护发布方案3个方面。其次,着重介绍了南京大学COSEC研究团队在这方面取得的一些研究进展。最后,得到了抗大数据分析的隐私保护的重要性和前瞻性的结论,并介绍了未来可能的研究方向。
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文献信息
篇名 抗大数据分析的隐私保护:研究现状与进展
来源期刊 网络与信息安全学报 学科 工学
关键词 隐私保护 大数据 差分隐私 地理位置隐私
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 综述
研究方向 页码范围 44-55
页数 12页 分类号 TP309
字数 12650字 语种 中文
DOI 10.11959/j.issn.2096-109x.2016.00042
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (32)
共引文献  (96)
参考文献  (19)
节点文献
引证文献  (9)
同被引文献  (38)
二级引证文献  (6)
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  • 引证文献(2)
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研究主题发展历程
节点文献
隐私保护
大数据
差分隐私
地理位置隐私
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
网络与信息安全学报
双月刊
2096-109X
10-1366/TP
16开
北京市丰台区成寿路11号邮电出版大厦8层
2015
chi
出版文献量(篇)
525
总下载数(次)
6
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