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一种隐私保护数据库模式匹配方法的研究的开题报告

开题报告

一、研究背景

随着现代社会信息化的加速发展，大量的数据被不断地收集和处理，数据的安全性和隐私性越来越成为人们关注的焦点。在数据的收集和处理过程中，很大一部分数据涉及到个人隐私，如个人身份信息、财产信息、健康信息等，如果这些数据泄露出去，就会给个人和社会造成不可挽回的损失。因此，如何保护这些隐私数据成为一个重要的问题。

数据库模式匹配是一种常用的数据处理技术，它能够根据特定的模式从大量的数据中提取所需的信息。但是，在进行数据库模式匹配时，往往需要暴露一些隐私数据，这使得隐私泄露的风险大大增加。因此，如何在不泄露隐私数据的情况下完成数据库模式匹配任务是本研究的重点。

二、研究目的

本研究旨在探讨一种隐私保护数据库模式匹配方法，该方法能够在不暴露隐私数据的情况下完成数据库模式匹配任务。具体研究目标如下：

1.设计一种符合隐私保护要求的数据库模式匹配算法；

2.评估该算法在数据安全性和匹配效率等方面的性能；

3.分析该算法在实际应用中的可行性和优越性。

三、研究内容

本研究将主要探讨以下内容：

1.数据库隐私保护的概念和基本原理，介绍一些常用的隐私保护技术；

2.数据库模式匹配的基本原理和常用算法，并对其存在的隐私泄露问题进行分析；

3.设计一种符合隐私保护要求的数据库模式匹配算法，研究算法实现的细节和流程；

4.评估该算法在数据安全性和匹配效率等方面的性能，包括算法的精确度、准确度、召回率等指标；

5.分析该算法在实际应用中的可行性和优越性。

四、研究方法

本研究主要采用以下方法进行研究：

1.文献阅读法：搜集和阅读相关领域的文献资料，了解数据库隐私保护和模式匹配算法的基本概念和原理；

2.算法设计法：根据数据库隐私保护和模式匹配算法的特点，设计一种符合隐私保护要求的算法；

3.实验比较法：在算法设计完成后，通过实验验证算法的性能和可行性，同时与其他算法进行比较；

4.理论分析法：在实验比较的基础上，进行算法的理论分析，并给出结论和展望。

五、预期成果

本研究的预期成果包括：

1.一篇完整的论文，介绍研究背景、目的、内容和方法，同时详细描述算法的设计和实验结果；

2.一种符合隐私保护要求的数据库模式匹配算法，能够在不暴露隐私数据的情况下完成匹配任务；

3.一份实验报告，包括算法的实现细节和实验结果分析；

4.研究成果的推广和应用，如文献发表、专利申请、软件开发等。

六、研究进度安排

本研究的进度安排如下：

1.前期调研和文献阅读：2021年9月-2021年10月；

2.算法设计和实现：2021年11月-2022年2月；

3.实验验证和性能评估：2022年3月-2022年5月；

4.总结和论文撰写：2022年6月-2022年7月。

七、研究团队和研究经费

本研究的研究团队由3-4名成员组成，包括导师和研究生。研究经费主要用于实验设备、实验材料和实验费用等，预计总费用为30万元左右。

八、参考文献

[1]K.YangandX.Jia,“Privacy-preservingdatabaseschemamatchingbasedonmin-wiseindependentpermutations,”inProc.7thInternationalConferenceonComputerScienceandInformationTechnology(ICCSIT),pp.418–422,2014.

[2]X.LiuandY.You,“Privacy-preservingschemamatchingvial-minhash,”inProc.6thInternationalConferenceonFuzzySystemsandKnowledgeDiscovery(FSKD),pp.1793–1797,2009.

[3]S.Wang,S.Huang,andJ.Wang,“Privacy-preservingschemamatchingbasedonmulti-objectiveoptimization,”inProc.2ndInternationalWorkshoponIntelligentSystemsandApplications(ISA),pp.60–63,2010.