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h****l 2018-07-09
大数据时下的隐保护(二)
最后我们详细介绍了差分隐的概念,以及实际应用中应如何 使用差分隐。 从最开始的k-anonymity, l-diversity , t-closeness 到现在的 ε-差分隐,都是为了 既保证用户的个人隐,也能对实际应用和研究提供有价值的数据。在大数据的时中, 希望各公司在利用数据提供更好的服务的同时,能保护好用户的个人隐。这是法律的 要求,也是安全行业的追求。我们相信隐保护技术会越来越受到重,并从学术理论 迅速投入工业界实战应用。
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