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哪些应用领域适于采用差分隐私技术进行隐私保护?( )
选项:
A:数据发布
B:数据挖掘
C:查询日志
D:个性化搜索
数据挖掘
应用领域
隐私保护
发布时间:
2024-04-15 21:28:19
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(
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1.
大数据安全与隐私保护关键技术有() 选项: A、数据发布匿名保护技术 B、k-匿名技术 C、角色挖掘技术 D、对称可搜索加密技术
2.
面向数据挖掘的隐私保护技术主要解高层应用中的隐私保护问题,致力于研究如何根据不同数据挖掘操作的特征来实现对隐私的保护,从数据挖掘的角度,不属于隐私保护技术的是( ) 选项: A、基于数据分析的隐私保护技术 B、 基于数据失真的隐私保护技术 C、 基于数据匿名化的隐私保护技术 D、 基于数据加密的隐私保护技术
3.
面向数据挖掘的隐私保护技术主要解决高层应用中的隐私保护问题, 致力于研究如何根据不同数据挖掘操作的特征来实现对隐私的保护。 从数据挖掘的角度看, 不属于隐私保护技术的是()。 选项: A、 基于数据失真的隐私保护技术 B、 基于数据匿名化的隐私保护技术 C、 基于数据分析的隐私保护技术 D、 基于数据加密的隐私保护技术
4.
隐私保护技术可以有多种。其中,采用加密技术在数据挖掘过程中隐藏敏感数据的方法属于( )。A、基于数据分析的隐私保护技术B、基于数据失真的隐私保护技术C、基于数据匿名化的隐私保护技术D、基于数据加密的隐私保护技术
5.
面向数据挖掘的隐私保护技术主要解高层应用中的隐私保护问题,致力于研究如何根据不同数据挖掘操作的特征来实现对隐私的保护,从数据挖掘角度,不属于隐私保护技术的是( )。 选项: A: 基于数据分析的隐私保护技术 B: 基于微据失真的隐私保护技术 C: 基于数据匿名化的隐私保护技术 D: 基于数据加密的隐私保护技术
6.
面向数据挖掘的隐私保护技术主要解高层应用中的隐私保护问题,致力于研究如何根据不同数据挖掘操作的特征来实现对隐私的保护,从数据挖掘的角度,不属于隐私保护技术的是( )。 选项: A:基于数据分析的隐私保护技术 B:基于微据失真的隐私保护技术 C:基于数据匿名化的隐私保护技术 D:基于数据加密的隐私保护技术
7.
隐私保护技术的应用具体包括() 选项: A、位置大数据的隐私保护 B、数据发布和分析中的隐私保护 C、互联网搜索中的隐私保护 D、云计算中的隐私保护
8.
77.面向数据挖掘的隐私保护技术主要解决高层应用中的隐私保护问题,致力于研究如何根据不同数据W挖掘操作的特征来实现对隐私的保护。从数据挖掘的角度看,属于隐私保护技术是 选项: A:基于数据失真的隐私保护技术 B:基于数据匿名化的隐私保护技术 C:基于据加密的隐私保护技 D:基于数据分析的隐私保护技术
9.
面向数据挖掘的隐私保护技术主要解高层应用中的隐私保护问题,致力于研究如何根据不同数据挖掘操作的特征来实现对隐私的保护,从数据挖掘的角度,不属于隐私保护技术的是( )。 选项: A:A.基于数据分析的隐私保护技术 B:B.基于微据失真的隐私保护技术 C:C.基于数据匿名化的隐私保护技术 D:D.基于数据加密的隐私保护技术
10.
隐私保护技术可以有多种,其中,采用添加噪声、交换等技术对原始数据进行扰动处理,但要求保证处理后的数据仍然可以保持某些统计方面的性质,以便进行数据挖掘等操作。属于()。 选项: A:A基于数据分析的隐私保护技术 B:B基于数据失真的隐私保护技术 C:c基于数据匿名化的隐私保护技术 D:D基于数据加密的隐私保护技术
11.
利用大数据特性进行隐私保护的方式不包含:选项: A:数据匿名化; B:属性多样性; C:差分隐私保护; D:数据加密传输技术
12.
利用大数据特性进行隐私保护的方式不包含: 选项: A:数据匿名化; B:属性多样性; C:差分隐私保护; D:数据加密传输技术
13.
利用大数据特性进行隐私保护的方式不包含( )。 选项: A:数据加密传输技术 B:差分隐私保护 C:数据匿名化 D:属性多样性
14.
隐私保护技术可以有多种,其中,采用添加噪声、交换等技术对原始数据进行扰动处理,但要求保证处理后的数据仍然可以保持某些统计方面的性质,以便进行数据挖掘等操作。属于()。 选项: A:A.基于数据分析的隐私保护技术 B:B.基于数据失真的隐私保护技术 C:C.基于数据匿名化的隐私保护技术 D:D.基于数据加密的隐私保护技术
15.
面向数据挖掘的隐私保护技术主要解高层应用中的隐私保护问题,致力于研究如何根据不同数据挖掘操作的特征来实现对隐私的保护,从数据挖的角度,不属于隐私保护技术的是()。 选项: A.基于数据分析的隐私保护技术 B.基于微据失真的隐私保护技术 C.基于数据匿名化的隐私保护技术 D.基于数据加密的隐私保护技术
16.
使用深度学习的同时保护用户隐私信息的方法主要包括同态加密隐私保护技术、差分隐私保护技术。其中差分隐私 (differential privacy) ✁一种基于差分隐私机制的隐私保护技术,这个概念是Dwork[10] 在2006年提出来的,通过在原始数据中引入 (),达到使至多相差1个数据的2个数据集查询结果概率不可分的目的。 选项:A、密钥B、明文C、噪声D、过滤
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