隐私保护技术是当今信息安全领域的核心，涵盖数据加密、匿名通信及访问控制等关键方面，广泛应用于个人数据管理、企业信息防护以及智能设备安全中。掌握隐私保护技术不仅能够帮助工程师构建更加安全可靠的信息系统，还能在物联网、云计算等领域发挥重要作用。本页面汇集了1707份精选资源，包括最新研究报告、实用案例分...
基于隐私保护的数据挖掘(PPDM)的目标是在保护原始数据的情况下建立挖掘模型并得到理想的分析结果。该文从PPDM的总体需求出发，基于数据隐藏，将PPDM技术分为安全多方计算技术、匿名技术和数据转换技术
针对多方分别拥有一部分数据记录，并想在不泄露自己隐私数据的情况下联合对各自的时序序列进行分割的问题，提出基于半可信第三方的隐私保护的时序规则分布挖掘方法。将联合计算时序规则各频度的问题转化成多方秘密比
研究水平分布数据集的隐私保护关联规则挖掘算法。针对现有算法需要多次扫描数据集的缺点，提出一种只须对数据集进行2次扫描、基于分布式FP-tree的隐私保护挖掘算法。该算法可以有效降低通信量，能在保证准确
针对聚类分析中隐私数据保护的问题，提出一种基于离散余弦变换矩阵的隐私数据保护方法(DCBT)，对随机选择的k个属性向量实施变换，直到所有属性都至少被变换一次且变换的次数达到初始设置值，选取隐私保护度最
文章指出了PKI(Public Key Infrastructure)安全的关键是CA(Certificate Authority)的私钥保护。由于ECC（EllipticCurve Cryptogr