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第一章 引言1

第二章 文献综述5

第一节 KDTICM理论5

第二节 隐私保护9

一 隐私保护的定义9

二 隐私的度量9

第三节 数据挖掘10

一 知识发现的定义10

二 知识发现的实现过程10

三 数据挖掘技术与方法13

四 数据挖掘研究热点和难点16

第四节 安全多方计算技术17

一 安全多方计算的定义17

二 安全和模型（Secure Sum）20

三 安全积模型（Seeure Multiplication）21

四 安全交集模型（SecureIntersection）22

五 安全并集模型（Secure Union）23

第五节 数据匿名化技术23

一 k－匿名化25

二 e－多样化26

三 t-Closeness26

第六节 数据扰动技术27

一 添加噪声技术27

二 随机化回答技术28

第七节 小结29

第三章 聚类隐私保护挖掘模型31

第一节 引言31

第二节 前人工作32

第三节 相关定义33

一 分布式数据库33

二 半可信第三方33

三 聚类算法33

四 K-means算法34

五 BIRCH算法37

六 完全同态加密技术39

第四节 模型思想40

一 FHE-DK-MEANS模型41

二 FHE-DBIRCH模型42

第五节 算法44

一 FHE-DK-MEANS算法44

二 FHE-DBIRCH算法45

第六节 实验结果与分析47

第七节 小结49

第四章 个性化匿名隐私保护模型51

第一节 引言51

第二节 前人工作52

第三节 相关定义53

一 属性分类53

二 泛化和抑制53

三 k－匿名模型55

四 e－多样模型57

五 t-closeness模型59

六 并行计算60

第四节 个性化（α［s］，e）－多样k－匿名模型61

一 模型思想61

二 算法63

三 实验结果与分析64

第五节 个性化并行（alpha［s］，k）－匿名隐私保护模型68

一 模型思想68

二 算法74

三 实验结果与分析74

第六节 小结77

第五章 面向有损连接的隐私保护模型78

第一节 引言78

第二节 前人工作78

第三节 相关定义79

一 背景知识攻击79

二 同质性攻击80

三 分割技术81

四 笛卡尔积82

五 有损分解84

第四节 （α［s］，k）－匿名有损分解模型思想87

一 模型算法96

二 实验结果与分析98

第五节 小结104

第六章 结论105

参考文献107

致谢122