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面向金融大數據的隱私信息保護

包郵 面向金融大數據的隱私信息保護

作者:王健著
出版社:經濟管理出版社出版時間:2022-08-01
開本: 24cm 頁數: 188頁
本類榜單:管理銷量榜
中 圖 價:¥49.3(7.3折) 定價  ¥68.0 登錄后可看到會員價
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面向金融大數據的隱私信息保護 版權信息

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

面向金融大數據的隱私信息保護 內容簡介

本書主要內容包括:基于隱私保護的數據挖掘概述、相關技術的研究進展、面向金融大數據的數據分析、基于匿名訪問控制保護金融大數據環境下用戶標識信息、基于隱私策略匹配算法保護金融大數據環境下的隱私數據等。

面向金融大數據的隱私信息保護 目錄

緒論

1 基于隱私保護的數據挖掘概述
1.1 數據挖掘
1.2 隱私信息
1.3 數據挖掘的產生背景

2 相關技術的研究進展
2.1 基于隱私保護的數據挖掘
2.2 基于隱私保護的數據挖掘算法的分類
2.3 在數據挖掘中實施隱私保護
2.4 集中式環境下的PPDM算法
2.5 分布式環境下的PPDM算法
2.5.1 數據垂直分布條件下的基于隱私保護的分類挖掘算法
2.5.2 數據水平分布條件下的基于隱私保護的關聯規則挖掘算法
2.5.3 數據水平分布條件下的基于隱私保護的聚類挖掘算法
2.6 大數據背景下的金融隱私權
2.7 小結

3 面向金融大數據的數據分析
3.1 金融數據分析案例
3.2 面向金融數據的多維數據分析實例

4 基于匿名訪問控制保護金融大數據環境下用戶標識信息
4.1 相關研究介紹
4.2 相關概念
4.3 金融大數據環境下匿名訪問控制方法
4.4 適用于金融大數據環境的無證書環簽名方案
4.4.1 生成參數
4.4.2 生成密鑰
4.4.3 產生簽名
4.4.4 驗證簽名
4.4.5 接收服務
4.5 安全性分析
4.6 效率分析
4.7 小結
……

5 基于隱私策略匹配算法保護金融大數據環境下的隱私數據
6 基于*小屬性泛化算法保護金融大數據環境下的隱私數據
7 金融大數據環境下基于隱私保護的K-NN分類挖掘算法
8 金融大數據環境下基于隱私保護的神經網絡學習算法
9 面向金融大數據多敏感屬性的隱私保護研究
10 金融大數據環境下基于隱私保護的貝葉斯網絡增量學習算法
11 金融大數據環境下基于隱私保護的頻繁模式挖掘算法
12 面向金融區塊鏈的隱私數據保護
13 結語

參考文獻
展開全部

面向金融大數據的隱私信息保護 作者簡介

  王健,博士,河南財經政法大學計算機與信息工程學院教師。賓夕法尼亞州立大學訪問學者,內布拉斯加州大學林肯分校訪問學者。在大數據安全領域發表多篇論文,主持完成多項省級課題。

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