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基于擾動的網絡流量數據隱私保護方法研究
 
     論文目錄
 
致謝第5-6頁
摘要第6-7頁
ABSTRACT第7-8頁
1 引言第11-16頁
    1.1 研究背景及意義第11-12頁
    1.2 國內外研究現狀第12-14頁
        1.2.1 基于數據匿名的隱私保護技術第12-13頁
        1.2.2 基于數據加密的隱私保護技術第13頁
        1.2.3 基于數據擾動的隱私保護技術第13-14頁
    1.3 研究內容與目標第14-15頁
    1.4 文章結構第15-16頁
2 網絡流量數據模型第16-27頁
    2.1 網絡流量的定義與特點第16-17頁
    2.2 網絡流量分類第17-26頁
        2.2.1 基于端口號映射法第18頁
        2.2.2 有效負載分析法第18-19頁
        2.2.3 機器學習分類法第19-26頁
    2.3 本章總結第26-27頁
3 網絡流量屬性特征選擇第27-43頁
    3.1 屬性特征選擇第27-28頁
    3.2 屬性特征選擇策略第28-29頁
        3.2.1 完全搜索特征選擇策略第28頁
        3.2.2 隨機搜索特征選擇策略第28-29頁
        3.2.3 啟發式搜索特征選擇策略第29頁
    3.3 相關性度量指標第29-32頁
        3.3.1 Pearson相關系數第29-30頁
        3.3.2 Spearman相關系數第30頁
        3.3.3 信息熵和互信息第30-32頁
    3.4 基于信息熵的網絡流量屬性特征選擇算法第32-35頁
        3.4.1 算法描述第32-35頁
        3.4.2 算法分析第35頁
    3.5 實驗與分析第35-42頁
        3.5.1 數據與環境第35-36頁
        3.5.2 實驗評價參數第36-38頁
        3.5.3 實驗設計與結果分析第38-42頁
    3.6 本章總結第42-43頁
4 基于擾動的網絡流量數據隱私保護算法第43-54頁
    4.1 數據隨機擾動方法第43-46頁
        4.1.1 基于數據扭曲的數據擾動算法第43-44頁
        4.1.2 基于概率分布的數據擾動算法第44-46頁
    4.2 基于擾動的網絡流量數據隱私保護算法第46-53頁
        4.2.1 統計原始數據分布第46-49頁
        4.2.2 生成與原始數據獨立同分布的數據第49頁
        4.2.3 利用序映射恢復屬性之間的關系第49-52頁
        4.2.4 算法分析第52-53頁
    4.3 本章總結第53-54頁
5 網絡流量數據隱私保護算法驗證第54-63頁
    5.1 數據可用性分析第54-58頁
        5.1.1 數據與環境第54頁
        5.1.2 實驗設計與結果分析第54-58頁
    5.2 數據安全性分析第58-62頁
        5.2.1 數據與環境第58-59頁
        5.2.2 安全性評價標準第59-60頁
        5.2.3 實驗設計與結果分析第60-62頁
    5.3 本章總結第62-63頁
6 總結第63-65頁
參考文獻第65-69頁
作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果第69-71頁
學位論文數據集第71頁

 
 
論文編號BS4276166,這篇論文共71
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