移動(dòng)計(jì)算中數(shù)據(jù)隱私保護(hù)算法及應(yīng)用

第1章 緒論
1.1 移動(dòng)計(jì)算發(fā)展
1.2 移動(dòng)計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景
1.3 移動(dòng)計(jì)算中的隱私問(wèn)題
1.4 移動(dòng)計(jì)算中隱私保護(hù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
1.5 移動(dòng)計(jì)算中隱私保護(hù)面臨的挑戰(zhàn)
1.6 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.6.1 基于訪(fǎng)問(wèn)控制的隱私保護(hù)技術(shù)
1.6.2 假名(pseudonyms)
1.6.3 虛擬點(diǎn)(dummy)
1.6.4 匿名(cloaking)
1.6.5 基于加密的隱私保護(hù)技術(shù)
1.6.6 基于差分隱私的保護(hù)技術(shù)
第2章 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的安全數(shù)據(jù)聚合協(xié)議
2.1 研究背景及意義
2.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
2.2.1 安全多方計(jì)算
2.2.2 餐飲密碼學(xué)家網(wǎng)絡(luò)
2.2.3 差分隱私
2.2.4 同態(tài)加密
2.3 預(yù)備知識(shí)
2.3.1 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)聚合
2.3.2 攻擊模型
2.3.3 設(shè)計(jì)目標(biāo)
2.3.4 密匙共享
2.3.5 計(jì)算Diffie—Hellman問(wèn)題
2.4 DAML協(xié)議設(shè)計(jì)
2.4.1 技術(shù)直覺(jué)
2.4.2 密鑰共享的認(rèn)證協(xié)議(SSVP)
2.4.3 安全數(shù)據(jù)聚合協(xié)議(SDA)
2.5 安全性分析
第3章 數(shù)據(jù)聚合中的投毒攻擊機(jī)制
3.1 研究背景與意義
3.2 問(wèn)題定義
3.2.1 數(shù)據(jù)聚合
3.2.2 敵手模型
3.2.3 在數(shù)據(jù)聚合上的投毒攻擊
3.2.4 優(yōu)化攻擊策略
第4章 邊緣計(jì)算中抵御投毒攻擊的機(jī)制
4.1 研究背景及意義
4.2 相關(guān)研究
4.2.1 MEC中隱私保護(hù)的相關(guān)研究
4.2.2 有關(guān)中毒攻擊的相關(guān)研究
4.3 邊緣計(jì)算中位置中毒攻擊模型研究
4.3.1 用戶(hù)模型
4.3.2 敵手模型
4.4 邊緣計(jì)算中抵御位置中毒攻擊的隱私保護(hù)方案設(shè)計(jì)
4.4.1 方案設(shè)計(jì)思路
4.4.2 推測(cè)社交圖的構(gòu)造
4.4.3 社交圖與聯(lián)系圖之間的最佳映射
第5章 保護(hù)隱私的語(yǔ)音數(shù)據(jù)發(fā)布機(jī)制研究
5.1 研究背景及意義
5.2 保護(hù)隱私的語(yǔ)音數(shù)據(jù)發(fā)布機(jī)制設(shè)計(jì)
5.2.1 語(yǔ)音數(shù)據(jù)發(fā)布
5.2.2 語(yǔ)音數(shù)據(jù)模型
5.2.3 問(wèn)題的模型建立
5.3 算法設(shè)計(jì)
5.3.1 語(yǔ)音數(shù)據(jù)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)定義
5.3.2 語(yǔ)音數(shù)據(jù)有用性損失定義
5.3.3 確定詞匯庫(kù)
5.3.4 對(duì)文本內(nèi)容的處理
5.3.5 對(duì)聲音的處理
第6章 邊緣計(jì)算中負(fù)載均衡方案優(yōu)化
6.1 研究背景及意義
6.2 系統(tǒng)模型
6.2.1 計(jì)算任務(wù)和任務(wù)排隊(duì)模型
6.2.2 本地計(jì)算模型
6.2.3 MEC服務(wù)器計(jì)算模型
6.2.4 能量收集模型
6.3 負(fù)載均衡方案優(yōu)化
6.3.1 負(fù)載均衡方案優(yōu)化建模
6.3.2 負(fù)載均衡方案優(yōu)化求解算法
6.3.3 負(fù)載均衡方案優(yōu)化最優(yōu)解
6.3.4 任務(wù)分配的最優(yōu)解
第7章 邊緣計(jì)算中保護(hù)隱私的負(fù)載均衡方案優(yōu)化
7.1 研究背景及意義
7.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
7.2.1 MEC中的任務(wù)卸載
7.2.2 MEC中的隱私保護(hù)
7.2.3 MEC中的隱私保護(hù)任務(wù)卸載
7.3 研究方法
7.3.1 系統(tǒng)模型
7.3.2 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的隱私敏感型任務(wù)分配算法
第8章 邊云協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中的基于用戶(hù)可信度的負(fù)載均衡方案
8.1 研究背景及意義
8.2 相關(guān)工作
8.2.1 負(fù)載均衡研究現(xiàn)狀
8.2.2 信任機(jī)制研究現(xiàn)狀
8.3 系統(tǒng)模型
8.3.1 用戶(hù)可信度計(jì)算
8.3.2 本地計(jì)算模型
8.3.3 卸載計(jì)算模型
8.3.4 能量收集模型
8.3.5 問(wèn)題建立
8.4 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的負(fù)載均衡算法
8.4.1 算法的基本流程
8.4.2 基于DQN的負(fù)載均衡算法設(shè)計(jì)