声明
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 隐私保护研究现状
1.2.1 数据匿名化
1.2.2 其它方法
1.3 论文主要内容
第2章 相关理论与技术
2.1 自编码器模型
2.2 生成式对抗网络
2.4 One-Class分类
2.5 集成学习
2.6 本章小结
第3章 基于深度学习的隐私动作保护算法
3.1 引言
3.2 算法设计
3.3 算法原理
3.3.1 模型网络结构
3.3.2 损失函数
3.3.3 决策规则
3.3.4 算法实现
3.4 实验结果及分析
3.4.1 数据集与评价指标
3.4.2 模型的具体设置
3.4.3 实验结果
3.5 本章小结
第4章 数据隐私保护系统的设计与实现
4.1 系统整体架构设计
4.2 微服务与反应式编程
4.3 系统数据库表结构设计
4.4 通信协议设计
4.5 系统实现
4.5.1 手机端及智能手表的APP功能实现
4.5.2 通用功能模块的具体实现
4.5.3 消息系统的搭建及功能实现
4.5.4 算法模块的部署
4.5.5 基于Kubernets的应用容器管理
4.5.6基于Spring Cloud Config的配置中心
4.6 系统测试
4.7 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 本文总结
5.2 未来展望
致谢
参考文献
附录 攻读硕士学位期间撰写的论文
