【摘 要】
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隐私保护对于大数据时代的数据分享和利用起到了至关重要的作用。传统的隐私保护方法无法有效地应对在大数据环境中可能存在的数据间的深度关联带来的隐私泄露。因此,需要能
【机 构】
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南京大学计算机科学与技术系,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61321491;No.61425024;No.61300235;No.61402223);江苏省双创计划基金资助项目~~
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隐私保护对于大数据时代的数据分享和利用起到了至关重要的作用。传统的隐私保护方法无法有效地应对在大数据环境中可能存在的数据间的深度关联带来的隐私泄露。因此,需要能够抗大数据分析的隐私保护方法。首先,调研了国内外学者的相关研究工作,并将当前和抗大数据分析的隐私保护相关的工作总结为海量高维异构数据隐私保护、地理位置隐私保护以及高可用性隐私保护发布方案3个方面。其次,着重介绍了南京大学COSEC研究团队在这方面取得的一些研究进展。最后,得到了抗大数据分析的隐私保护的重要性和前瞻性的结论,并介绍了未来可能的研究方向。
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