大數據時代下的隱私保護

前言  本文介紹了學術界和工業界對於用戶隱私保護的努力成果，其中主要講到了k-anonymity（k-匿名化）,l-diversity（l-多樣化）,t-closeness 和 ε-differential privacy（差分隱私），並對它們的優缺點進行了分析。 數據 v.s. 隱私 在大數據的時代，數據成爲了科學研究的基石。我們在享受着推薦算法、語音識別、圖像識別、無人車駕駛等智能的技術帶來的

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