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  • 面向金融大数据的隐私信息保护 王健 著 经管、励志 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 王健著
    • 出版社: 经济管理出版社
    • 出版时间:2022-08-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 王健著
    • 出版社:经济管理出版社
    • 出版时间:2022-08-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印刷时间:2022-08-01
    • 字数:201000
    • 页数:196
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787509685594
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:经济管理出版社

    面向金融大数据的隐私信息保护

    作  者:王健 著
    定  价:68
    出 版 社:经济管理出版社
    出版日期:2022年08月01日
    页  数:196
    装  帧:平装
    ISBN:9787509685594
    主编推荐

    内容简介

    随着人工智能、区块链、深度学习等技术在金融领域的广泛应用,通过对海量金融数据进行分析、归纳,挖掘出潜在的模式,研究市场运行规律,可以帮助企业调整策略,降低风险,提高效益。然而随着新技术的广泛应用,在挖掘规则的同时,可能会泄露用户的敏感信息。在金融大数据背景下,涉及到用户的数据量较大,如果这些数据中的隐私信息被泄露将对用户造成巨大伤害。为了避免用户在金融大数据环境下访问服务过程中敏感信息被泄露,本书将提出三种新方法来保护用户的隐私数据。(1)将环签名技术引入到金融大数据环境;(2)设计隐私策略匹配模型和匹配协议,保护金融大数据环境下用户的隐私信息;(3)设计最小属性泛化算法,提出基于最小属性泛化技术保护金融大数据环境下用户的隐私数据;针对所设计的最小属性泛化算法,通过仿真实验验证该算法的正确性和隐私保护度。

    作者简介

    精彩内容

    目录
       绪论




    1 基于隐私保护的数据挖掘概述

    1.1 数据挖掘

    1.2 隐私信息

    1.3 数据挖掘的产生背景




    2 相关技术的研究进展

    2.1 基于隐私保护的数据挖掘

    2.2 基于隐私保护的数据挖掘算法的分类

    2.3 在数据挖掘中实施隐私保护

    2.4 集中式环境下的PPDM算法

    2.5 分布式环境下的PPDM算法

    2.5.1 数据垂直分布条件下的基于隐私保护的分类挖掘算法

    2.5.2 数据水平分布条件下的基于隐私保护的关联规则挖掘算法

    2.5.3 数据水平分布条件下的基于隐私保护的聚类挖掘算法

    2.6 大数据背景下的金融隐私权

    2.7 小结




    3 面向金融大数据的数据分析

    3.1 金融数据分析案例

    3.2 面向金融数据的多维数据分析实例




    4 基于匿名访问控制保护金融大数据环境下用户标识信息

    4.1 相关研究介绍

    4.2 相关概念

    4.3 金融大数据环境下匿名访问控制方法

    4.4 适用于金融大数据环境的无证书环签名方案

    4.4.1 生成参数

    4.4.2 生成密钥

    4.4.3 产生签名

    4.4.4 验证签名

    4.4.5 接收服务

    4.5 安全性分析

    4.6 效率分析

    4.7 小结

    ……




    5 基于隐私策略匹配算法保护金融大数据环境下的隐私数据

    6 基于最小属性泛化算法保护金融大数据环境下的隐私数据

    7 金融大数据环境下基于隐私保护的K-NN分类挖掘算法

    8 金融大数据环境下基于隐私保护的神经网络学习算法

    9 面向金融大数据多敏感属性的隐私保护研究

    10 金融大数据环境下基于隐私保护的贝叶斯网络增量学习算法

    11 金融大数据环境下基于隐私保护的频繁模式挖掘算法

    12 面向金融区块链的隐私数据保护

    13 结语




    参考文献

    售后保障

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