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摘要:
针对当前网络环境下由隐私数据识别困难问题所引出的隐私度量与分级需求,提出了一种基于Shannon信息熵与BP神经网络的隐私数据度量与分级模型.该模型从3个维度建立了两层隐私度量要素,基于数据集本身,利用Shannon信息熵为二级隐私要素定权,并由此计算数据集中各条记录在一级隐私度量要素下的隐私量; 利用BP神经网络在不预设度量权值的情况下,输出隐私数据分级结果.实验表明,该模型能够在极低的误判率和较小的误判偏差下实现对隐私数据的度量与分级.
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文献信息
篇名 基于Shannon信息熵与BP神经网络的隐私数据度量与分级模型
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 隐私安全 信息熵 BP神经网络 隐私度量
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 10-17
页数 8页 分类号 TP301
字数 6694字 语种 中文
DOI 10.11959/j.issn.1000-436x.2018286
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴晓平 海军工程大学信息安全系 210 1963 22.0 33.0
2 付钰 海军工程大学信息安全系 51 583 12.0 22.0
3 俞艺涵 海军工程大学信息安全系 10 27 3.0 4.0
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2019(6)
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研究主题发展历程
节点文献
隐私安全
信息熵
BP神经网络
隐私度量
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
通信学报
月刊
1000-436X
11-2102/TN
大16开
北京市丰台区成寿路11号邮电出版大厦8层
2-676
1980
chi
出版文献量(篇)
6235
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17
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