书籍详情
北斗卫星导航系统时空大数据隐私保护
作者：徐正全，王豪 著
出版社：湖北科学技术出版社
出版时间：2021-11-01
ISBN：9787570617319
定价：¥278.00
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内容简介
本书分为7章。第1章介绍北斗卫星导航系统及时空大数据的发展，指出其面临的隐私安全问题；第2章介绍时空位置服务与隐私保护，包括时空位置服务的概念、应用与分类，时空位置服务面临的安全威胁和隐私保护需求等；第3章介绍数据隐私保护基础，包括隐私保护的数学和应用模型，并对现有主流的隐私保护算法进行分析对比；第4章介绍差分隐私理论，包括差分隐私的概念、数学基础、机制、性质，以及差分隐私在数据发布和数据挖掘方面的研究进展；第5章介绍时空位置差分隐私保护，包括基于地理不可区分性、序列不可区分性、随机应答的时空位置差分隐私等；第6章介绍时空大数据差分隐私应用的解决方案，包括位置服务、轨迹数据、位置签到、位置关联数据的差分隐私保护，以及面向大数据分析的位置数据发布方案等；第7章介绍时空大数据隐私保护研究展望。
作者简介
徐正全，武汉大学教授，博士生导师，测绘遥感信息工程国家重点实验室多媒体通信工程中心主任，清华大学无线电技术与信息系统专业学士、通信与电子系统专业硕士、香港理工大学博士。
目录
第1章 绪论
1．1 地球信息科学与空间大数据
1．1．1 地球信息科学与地球科学体系的关系
1．1．2 地球信息科学在信息化时代的发展
1．1．3 空间大数据是地球空间信息学的关键基础组件
1．2 北斗卫星导航系统与时空位置服务
1．2．1 空间大数据的发展及高精度时空基准需求
1．2．2 高精度时空基准的北斗卫星导航系统
1．2．3 北斗卫星导航系统位置服务
1．3 北斗时空大数据应用与隐私保护
1．3．1 北斗时空大数据应用
1．3．2 北斗空间大数据隐私保护
参考文献
第2章 时空位置服务与隐私保护
2．1 时空位置服务
2．1．1 时空位置服务框架
2．1．2 位置服务关键技术
2．2 时空位置服务的应用与分类
2．3 时空位置服务面临的安全威胁
2．4 时空位置服务隐私保护需求
参考文献
第3章 数据隐私保护基础
3．1 隐私保护技术的发展
3．1．1 隐私保护技术的发展背景
3．1．2 隐私保护技术进展
3．1．3 隐私保护存在的问题与挑战
3．2 隐私保护数学模型
3．2．1 隐私保护基本概念
3．2．2 隐私保护数学定义
3．2．3 隐私保护性质
3．2．4 隐私保护算法
3．2．5 加密与隐私保护
3．3 隐私保护应用模型
3．3．1 隐私保护应用需求
3．3．2 隐私保护应用模型
3．3．3 隐私保护系统架构
3．3．4 隐私保护性能分析与评估
3．4 隐私保护方法比较
3．4．1 主要隐私保护方法分类
3．4．2 隐私保护方法比较
参考文献
第4章 差分隐私理论
4．1 差分隐私概念与数学基础
4．1．1 差分隐私的定义
4．1．2 差分隐私相关概念
4．2 差分隐私机制
4．2．1 Laplace机制
4．2．2 指数机制
4．2．3 差分隐私机制的数学解释
4．3 差分隐私的组合性质
4．4 面向数据发布的差分隐私
4．4．1 交互式数据发布
4．4．2 非交互式数据发布
4．4．3 数据差分隐私发布小结
4．5 面向数据挖掘的差分隐私
4．5．1 主成分分析（PCA）和特征选取
4．5．2 分类
4．5．3 聚类
4．5．4 深度学习
4．6 相关数据差分隐私保护
4．6．1 相关数据差分隐私保护问题分析
4．6．2 相关攻击原理
4．6．3 相关攻击方案
4．6．4 相关数据差分隐私保护解决方案
4．7 典型领域差分隐私应用设计
4．7．1 推荐系统
4．7．2 生物医学
4．7．3 金融
4．7．4 地理
参考文献
第5章 时空位置差分隐私保护
5．1 时空位置差分隐私保护研究进展
5．1．1 位置发布的差分隐私保护
5．1．2 轨迹发布的差分隐私保护
5．1．3 轨迹聚类的差分隐私保护
5．1．4 轨迹预测的差分隐私保护
5．2 时空位置差分隐私的一些特殊问题
5．2．1 流式数据的差分隐私保护
5．2．2 高维数据的差分隐私保护
5．2．3 非线性处理的差分隐私保护
5．2．4 相关数据的差分隐私保护
5．2．5 考虑误差的差分隐私保护
5．3 基于地理不可区分性的时空位置差分隐私保护
5．3．1 地理不可区分性的定义
5．3．2 地理不可区分性的实现
5．3．3 地理不可区分性的应用案例
5．4 基于序列不可区分性的时空位置差分隐私保护
5．4．1 相关数据差分隐私保护现状分析
5．4．2 时间序列滤波攻击
5．4．3 相关数据不可区分理论
5．4．4 序列不可区分性
5．4．5 相关数据不可区分理论关键问题
5．4．6 相关时间序列Laplace机制差分隐私保护算法
5．4．7 机关Laplace机制的鲁棒性和高效性扩展
5．5 基于随机应答的时空位置差分隐私保护
5．5．1 本地差分隐私概述
5．5．2 本地差分隐私应用案例
5．5．3 基于随机应答的位置差分隐私保护
5．6 考虑误差的时空位置差分隐私保护
5．6．1 误差对查询函数的影响
5．6．2 误差条件下的等效隐私保护机制
5．6．3 实验结果与分析
5．7 时空大数据差分隐私保护
参考文献
第6章 时空大数据差分隐私应用解决方案
6．1 基于位置服务的差分隐私保护
6．1．1 位置服务差分隐私保护框架
6．1．2 位置服务隐私保护涉及的实际问题
6．2 位置聚类的隐私保护
6．2．1 位置聚类的差分隐私保护算法设计
6．2．2 实验结果与分析
6．3 位置签到数据的隐私保护
6．3．1 POI隐私保护现状
6．3．2 数据相关性表示
6．3．3 算法设计
6．3．4 实验结果与分析
6．4 位置关联数据的差分隐私保护
6．4．1 广义Laplace机制
6．4．2 噪声迭代生成算法
6．4．3 性能分析
6．4．4 实验评估
6．5 面向大数据分析的差分隐私位置数据发布
6．5．1 DP-Star预处理
6．5．2 DP-Star核心组件
6．6 时空大数据差分隐私保护的其他解决方案
参考文献
第7章 时空大数据隐私保护研究展望
参考文献
1．1 地球信息科学与空间大数据
1．1．1 地球信息科学与地球科学体系的关系
1．1．2 地球信息科学在信息化时代的发展
1．1．3 空间大数据是地球空间信息学的关键基础组件
1．2 北斗卫星导航系统与时空位置服务
1．2．1 空间大数据的发展及高精度时空基准需求
1．2．2 高精度时空基准的北斗卫星导航系统
1．2．3 北斗卫星导航系统位置服务
1．3 北斗时空大数据应用与隐私保护
1．3．1 北斗时空大数据应用
1．3．2 北斗空间大数据隐私保护
参考文献
第2章 时空位置服务与隐私保护
2．1 时空位置服务
2．1．1 时空位置服务框架
2．1．2 位置服务关键技术
2．2 时空位置服务的应用与分类
2．3 时空位置服务面临的安全威胁
2．4 时空位置服务隐私保护需求
参考文献
第3章 数据隐私保护基础
3．1 隐私保护技术的发展
3．1．1 隐私保护技术的发展背景
3．1．2 隐私保护技术进展
3．1．3 隐私保护存在的问题与挑战
3．2 隐私保护数学模型
3．2．1 隐私保护基本概念
3．2．2 隐私保护数学定义
3．2．3 隐私保护性质
3．2．4 隐私保护算法
3．2．5 加密与隐私保护
3．3 隐私保护应用模型
3．3．1 隐私保护应用需求
3．3．2 隐私保护应用模型
3．3．3 隐私保护系统架构
3．3．4 隐私保护性能分析与评估
3．4 隐私保护方法比较
3．4．1 主要隐私保护方法分类
3．4．2 隐私保护方法比较
参考文献
第4章 差分隐私理论
4．1 差分隐私概念与数学基础
4．1．1 差分隐私的定义
4．1．2 差分隐私相关概念
4．2 差分隐私机制
4．2．1 Laplace机制
4．2．2 指数机制
4．2．3 差分隐私机制的数学解释
4．3 差分隐私的组合性质
4．4 面向数据发布的差分隐私
4．4．1 交互式数据发布
4．4．2 非交互式数据发布
4．4．3 数据差分隐私发布小结
4．5 面向数据挖掘的差分隐私
4．5．1 主成分分析（PCA）和特征选取
4．5．2 分类
4．5．3 聚类
4．5．4 深度学习
4．6 相关数据差分隐私保护
4．6．1 相关数据差分隐私保护问题分析
4．6．2 相关攻击原理
4．6．3 相关攻击方案
4．6．4 相关数据差分隐私保护解决方案
4．7 典型领域差分隐私应用设计
4．7．1 推荐系统
4．7．2 生物医学
4．7．3 金融
4．7．4 地理
参考文献
第5章 时空位置差分隐私保护
5．1 时空位置差分隐私保护研究进展
5．1．1 位置发布的差分隐私保护
5．1．2 轨迹发布的差分隐私保护
5．1．3 轨迹聚类的差分隐私保护
5．1．4 轨迹预测的差分隐私保护
5．2 时空位置差分隐私的一些特殊问题
5．2．1 流式数据的差分隐私保护
5．2．2 高维数据的差分隐私保护
5．2．3 非线性处理的差分隐私保护
5．2．4 相关数据的差分隐私保护
5．2．5 考虑误差的差分隐私保护
5．3 基于地理不可区分性的时空位置差分隐私保护
5．3．1 地理不可区分性的定义
5．3．2 地理不可区分性的实现
5．3．3 地理不可区分性的应用案例
5．4 基于序列不可区分性的时空位置差分隐私保护
5．4．1 相关数据差分隐私保护现状分析
5．4．2 时间序列滤波攻击
5．4．3 相关数据不可区分理论
5．4．4 序列不可区分性
5．4．5 相关数据不可区分理论关键问题
5．4．6 相关时间序列Laplace机制差分隐私保护算法
5．4．7 机关Laplace机制的鲁棒性和高效性扩展
5．5 基于随机应答的时空位置差分隐私保护
5．5．1 本地差分隐私概述
5．5．2 本地差分隐私应用案例
5．5．3 基于随机应答的位置差分隐私保护
5．6 考虑误差的时空位置差分隐私保护
5．6．1 误差对查询函数的影响
5．6．2 误差条件下的等效隐私保护机制
5．6．3 实验结果与分析
5．7 时空大数据差分隐私保护
参考文献
第6章 时空大数据差分隐私应用解决方案
6．1 基于位置服务的差分隐私保护
6．1．1 位置服务差分隐私保护框架
6．1．2 位置服务隐私保护涉及的实际问题
6．2 位置聚类的隐私保护
6．2．1 位置聚类的差分隐私保护算法设计
6．2．2 实验结果与分析
6．3 位置签到数据的隐私保护
6．3．1 POI隐私保护现状
6．3．2 数据相关性表示
6．3．3 算法设计
6．3．4 实验结果与分析
6．4 位置关联数据的差分隐私保护
6．4．1 广义Laplace机制
6．4．2 噪声迭代生成算法
6．4．3 性能分析
6．4．4 实验评估
6．5 面向大数据分析的差分隐私位置数据发布
6．5．1 DP-Star预处理
6．5．2 DP-Star核心组件
6．6 时空大数据差分隐私保护的其他解决方案
参考文献
第7章 时空大数据隐私保护研究展望
参考文献
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