大数据时代下的隐私保护

前言  本文介绍了学术界和工业界对于用户隐私保护的努力成果，其中主要讲到了k-anonymity（k-匿名化）,l-diversity（l-多样化）,t-closeness 和 ε-differential privacy（差分隐私），并对它们的优缺点进行了分析。 数据 v.s. 隐私 在大数据的时代，数据成为了科学研究的基石。我们在享受着推荐算法、语音识别、图像识别、无人车驾驶等智能的技术带来的

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