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面向金融大數(shù)據(jù)的隱私信息保護

面向金融大數(shù)據(jù)的隱私信息保護

作者：王健著
出版社：經(jīng)濟管理出版社出版時間：2022-08-01
開本： 24cm 頁數(shù)： 188頁
本類榜單：管理銷量榜
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面向金融大數(shù)據(jù)的隱私信息保護 版權(quán)信息

  • ISBN：9787509685594
  • 條形碼：9787509685594 ; 978-7-5096-8559-4
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

面向金融大數(shù)據(jù)的隱私信息保護 內(nèi)容簡介

本書主要內(nèi)容包括：基于隱私保護的數(shù)據(jù)挖掘概述、相關(guān)技術(shù)的研究進展、面向金融大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析、基于匿名訪問控制保護金融大數(shù)據(jù)環(huán)境下用戶標(biāo)識信息、基于隱私策略匹配算法保護金融大數(shù)據(jù)環(huán)境下的隱私數(shù)據(jù)等。

面向金融大數(shù)據(jù)的隱私信息保護 目錄

緒論

1 基于隱私保護的數(shù)據(jù)挖掘概述
1．1 數(shù)據(jù)挖掘
1．2 隱私信息
1．3 數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生背景

2 相關(guān)技術(shù)的研究進展
2．1 基于隱私保護的數(shù)據(jù)挖掘
2．2 基于隱私保護的數(shù)據(jù)挖掘算法的分類
2．3 在數(shù)據(jù)挖掘中實施隱私保護
2．4 集中式環(huán)境下的PPDM算法
2．5 分布式環(huán)境下的PPDM算法
2．5．1 數(shù)據(jù)垂直分布條件下的基于隱私保護的分類挖掘算法
2．5．2 數(shù)據(jù)水平分布條件下的基于隱私保護的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法
2．5．3 數(shù)據(jù)水平分布條件下的基于隱私保護的聚類挖掘算法
2．6 大數(shù)據(jù)背景下的金融隱私權(quán)
2．7 小結(jié)

3 面向金融大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析
3．1 金融數(shù)據(jù)分析案例
3．2 面向金融數(shù)據(jù)的多維數(shù)據(jù)分析實例

4 基于匿名訪問控制保護金融大數(shù)據(jù)環(huán)境下用戶標(biāo)識信息
4．1 相關(guān)研究介紹
4．2 相關(guān)概念
4．3 金融大數(shù)據(jù)環(huán)境下匿名訪問控制方法
4．4 適用于金融大數(shù)據(jù)環(huán)境的無證書環(huán)簽名方案
4．4．1 生成參數(shù)
4．4．2 生成密鑰
4．4．3 產(chǎn)生簽名
4．4．4 驗證簽名
4．4．5 接收服務(wù)
4．5 安全性分析
4．6 效率分析
4．7 小結(jié)
……

5 基于隱私策略匹配算法保護金融大數(shù)據(jù)環(huán)境下的隱私數(shù)據(jù)
6 基于*小屬性泛化算法保護金融大數(shù)據(jù)環(huán)境下的隱私數(shù)據(jù)
7 金融大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于隱私保護的K-NN分類挖掘算法
8 金融大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于隱私保護的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法
9 面向金融大數(shù)據(jù)多敏感屬性的隱私保護研究
10 金融大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于隱私保護的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)增量學(xué)習(xí)算法
11 金融大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于隱私保護的頻繁模式挖掘算法
12 面向金融區(qū)塊鏈的隱私數(shù)據(jù)保護
13 結(jié)語

參考文獻
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面向金融大數(shù)據(jù)的隱私信息保護 作者簡介

　　王健，博士，河南財經(jīng)政法大學(xué)計算機與信息工程學(xué)院教師。賓夕法尼亞州立大學(xué)訪問學(xué)者，內(nèi)布拉斯加州大學(xué)林肯分校訪問學(xué)者。在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域發(fā)表多篇論文，主持完成多項省級課題。

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