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为抵御相似性攻击和背景知识攻击问题，提出一种面向分类型敏感属性的（t，sim，dif）分级匿名方法。该方法对敏感属性所隐含的现实意义进行语义分析，计算敏感属性值之间的语义相似值和语义相异值，通过聚类算

现如今已提出了多种个性化的隐私保护算法，这些隐私保护算法大多是针对静态数据的，而动态新增数据集和原始匿名数据集的同步更新是一个亟待解决的问题。建立一种在[(α,k)]-匿名数据基础上的增量更新方法，对

现有的混淆算法都无法适应高速网络的匿名需求，为此提出了一种随机数混淆（RM）算法。RM算法在网络低流量下采用时延转发方式，在高流量时采用随机数转发方式。这样既保证了匿名系统的匿名性，同时又解决了SGM

受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是一种有效的特征提取算法，受视觉皮层稀疏表示的启发，人们试图将稀疏这一概念引入到RBM中，以期学习到原始数据的稀疏表示

提出了一种在K匿名之上的(L,K)匿名方法,用于对K匿名后的数据进行保护,并给出了(L,K)匿名算法。实验显示该方法能有效地消除K匿名后秘密属性信息的泄漏,增强了数据发布的安全性。

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