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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
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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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