【摘 要】
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随着数字信息时代的快速发展,人们在享受信息化时代带来的便利的同时,也面临着日益严峻的隐私信息泄露的风险,时下针对个人隐私的攻击频繁发生,这也使人们愈加地认识到保护信
【机 构】
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贵州电网有限公司电力科学研究院,上海电力学院计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61672337),贵州电力科学研究院科技项目“基于深度学习的大客户负荷预测技术研究与应用”(编号:066600KK52170002)资助
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随着数字信息时代的快速发展,人们在享受信息化时代带来的便利的同时,也面临着日益严峻的隐私信息泄露的风险,时下针对个人隐私的攻击频繁发生,这也使人们愈加地认识到保护信息安全的重要性。K-匿名是适用于静态视图数据发布场景下保护用户隐私的重要技术手段,m-invariance算法是适用于动态视图数据发布场景下的隐私保护算法,但m-invariance算法存在对新增数据保护力度欠佳,通信开销偏大的缺点。针对这些缺点,论文利用泛化技术在m-invariance算法的基础上拓展出一种改进算法,通过论证分析证明该算法可
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