近年来,隐私保护事务数据发布得到了研究者的广泛关注.事务数据的稀疏性导致个体隐私保护与数据效用性之间很难达到平衡.目前已有的方法大多是基于分组的匿名模型,但该类模型依赖于攻击者背景知识,且发布的数据无法满足事务数据分析任...近年来,隐私保护事务数据发布得到了研究者的广泛关注.事务数据的稀疏性导致个体隐私保护与数据效用性之间很难达到平衡.目前已有的方法大多是基于分组的匿名模型,但该类模型依赖于攻击者背景知识,且发布的数据无法满足事务数据分析任务的需要.针对事务数据隐私保护发布的数据安全性与效用性不足,基于差分隐私与压缩感知理论,提出一种有效的面向应用的事务数据发布策略(transaction data publish strategy,TDPS).首先构建事务数据库的完整Trie项集树,然后基于压缩感知技术对项集树添加满足差分隐私约束的噪音得到含噪Trie项集树,最后在含噪树上进行频繁项集挖掘任务.实验结果表明,TDPS不仅能很好地保护隐私,而且能有效保持数据效用性,满足事务数据分析任务对数据质量的要求.展开更多
介绍了IP分类技术研究的最新成果,以及IP分类的典型算法。提出了一种基于完全无冲突散列(hash)和跳转表Trie树(NHJTTT)的IP分类算法,通过分析比较,本文提出的算法无论是时间性能还是空间性能均优于无冲突散列查找算法和Grid of Tries算...介绍了IP分类技术研究的最新成果,以及IP分类的典型算法。提出了一种基于完全无冲突散列(hash)和跳转表Trie树(NHJTTT)的IP分类算法,通过分析比较,本文提出的算法无论是时间性能还是空间性能均优于无冲突散列查找算法和Grid of Tries算法,文中通过仿真给出了最终的分类效果。最后对提出的算法在虚拟环境下做了评判。展开更多
文摘近年来,隐私保护事务数据发布得到了研究者的广泛关注.事务数据的稀疏性导致个体隐私保护与数据效用性之间很难达到平衡.目前已有的方法大多是基于分组的匿名模型,但该类模型依赖于攻击者背景知识,且发布的数据无法满足事务数据分析任务的需要.针对事务数据隐私保护发布的数据安全性与效用性不足,基于差分隐私与压缩感知理论,提出一种有效的面向应用的事务数据发布策略(transaction data publish strategy,TDPS).首先构建事务数据库的完整Trie项集树,然后基于压缩感知技术对项集树添加满足差分隐私约束的噪音得到含噪Trie项集树,最后在含噪树上进行频繁项集挖掘任务.实验结果表明,TDPS不仅能很好地保护隐私,而且能有效保持数据效用性,满足事务数据分析任务对数据质量的要求.
文摘介绍了IP分类技术研究的最新成果,以及IP分类的典型算法。提出了一种基于完全无冲突散列(hash)和跳转表Trie树(NHJTTT)的IP分类算法,通过分析比较,本文提出的算法无论是时间性能还是空间性能均优于无冲突散列查找算法和Grid of Tries算法,文中通过仿真给出了最终的分类效果。最后对提出的算法在虚拟环境下做了评判。
