本书针对数据全生命周期隐私保护挑战，创新地融合差分隐私与数字指纹技术，开发了可追踪噪声指纹方法及半盲检测机制。通过关联隐私参数与指纹编码，本书同步实现了数据扰动中的隐私保障与溯源追踪，能在满足隐私要求的同时保障数据可用性，并能在部分篡改时维持追踪可靠性。隐私增强型分类器与动态交易模型分别从机器学习模型安全和数据流通场景验证技术实用性。研究成果突破了传统单点防护模式，建立了覆盖数据全流程的多维度防护框架，实现了隐私性、可用性与溯源性的系统优化。本书为隐私计算研究者、数据安全从业者及政策制定者提供了跨领域解决方案，适用于医疗、金融等需兼顾隐私合规与数据价值挖掘的场景，能够推动可信数据生态构建。

第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 差分隐私技术理论基础与研究现状
1.2.1 差分隐私技术定义
1.2.2 差分隐私技术机制与相关定理
1.2.3 差分隐私国内外研究现状
1.3 数据可追踪性理论基础与研究现状
1.3.1 数字指纹技术简介
1.3.2 数字指纹可追踪性分析
1.3.3 大数据背景下数字指纹可追踪性分析
1.4 本书研究内容和结构安排
1.4.1 研究内容
1.4.2 研究及论证方法
1.4.3 结构安排
第2章 基于差分隐私的隐私增强型可追踪噪声指纹方法研究
2.1 引言
2.2 方案背景及问题描述
2.2.1 系统模型
2.2.2 攻击模型
2.2.3 拟解决的关键问题
2.2.4 理论依据及关键技术
2.3 基于差分隐私的隐私增强型可追踪噪声指纹方案
2.3.1 方案概述
2.3.2 符号说明
2.3.3 噪声指纹的生成与嵌入
2.3.4 噪声指纹的检测与验证
2.3.5 聚合数据还原
2.4 仿真验证
2.4.1 数据准备和参数确定
2.4.2 方案实施及讨论
2.5 加噪聚合数据分析
2.5.1 加噪聚合数据安全性分析
2.5.2 加噪聚合数据可用性分析
2.5.3 与已有差分隐私相关工作比较
2.6 噪声指纹分析
2.6.1 噪声指纹的安全性
2.6.2 噪声指纹的鲁棒性
2.6.3 与现有数字指纹相关工作对比
2.7 本章小结
第3章 具备隐私保护能力的半盲指纹方法研究
3.1 引言
3.2 问题描述
3.2.1 系统模型
3.2.2 安全模型
3.2.3 攻击模型
3.2.4 拟解决的问题及理论依据
3.3 具备隐私保护能力的半盲指纹方案
3.3.1 方案概述
3.3.2 指纹坐标生成和噪声嵌入算法
3.3.3 半盲指纹检测算法
3.4 方案性能分析和讨论
3.4.1 性能指标
3.4.2 隐私保护分析
3.4.3 统计可用性分析
3.4.4 不可感知性分析
3.4.5 鲁棒性分析
3.4.6 可信性分析
3.4.7 可行性分析
3.4.8 可扩展性分析
3.4.9 抵抗新型攻击
3.5 仿真与结果分析
3.5.1 仿真准备
3.5.2 方案实施和结果
3.5.3 可用性对比实验
3.5.4 鲁棒性实验和分析
3.6 本章小结
第4章 可追踪的隐私增强型机器学习分类器
4.1 引言
4.2 机器学习隐私计算背景知识介绍
4.2.1 机器学习与分类器
4.2.2 机器学习隐私计算
4.3 可追踪的隐私增强型机器学习分类器
4.3.1 系统模型
4.3.2 拟解决的问题及理论依据
4.3.3 方案概述
4.3.4 可追踪的隐私增强型机器学习分类器详细方案
4.3.5 分类器数字指纹检测算法
4.4 仿真验证
4.4.1 数据准备
4.4.2 仿真实现
4.5 算法分析
4.5.1 性能标准
4.5.2 隐私性分析
4.5.3 可用性分析
4.5.4 可追踪性分析
4.6 本章小结
第5章 数据集隐私保护程度与精确度权衡应用方案
5.1 引言
5.2 数据交易中的隐私保护研究
5.2.1 大数据市场的隐私保护
5.2.2 差分隐私聚合数据集发布
5.2.3 迭代结构机制
5.3 基于差分隐私的数据交易方案
5.3.1 系统模型
5.3.2 攻击模型
5.3.3 拟解决的问题及理论依据
5.3.4 方案运行原理概述
5.3.5 方案详述
5.4 仿真验证
5.5 方案性能分析
5.5.1 可用性分析
5.5.2 隐私性分析
5.5.3 均衡性讨论
5.5.4 对比与讨论
5.6 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 全书总结及主要贡献
6.2 进一步研究的方向
参考文献
附录A 形式化语言证明
A.1 TND隐私性证明
A.2 TND可用性计算
附录B Python实现可追踪的隐私增强型分类器
B.1 普通分类器实现
B.2 基于差分隐私的分类器实现
B.3 标识编码信息生成
B.4 混合分类器训练
B.5 提取标识信息实现
B.6 图形对比