14、数据隐私保护:碎片化与加密的结合

数据隐私保护:碎片化与加密的结合

在数据隐私保护领域,碎片化与加密是重要的技术手段。本文将深入探讨最小碎片化问题、碎片化格以及完整搜索方法来寻找最小碎片化方案。

1. 最小碎片化问题的复杂性

最小碎片化问题被证明是NP - 难的。证明过程是通过将其归约为最小超图着色问题。最小超图着色问题是:给定一个超图 $H(V, E)$,确定 $H$ 的最小着色,即给 $V$ 中的每个顶点分配一种颜色,使得相邻顶点颜色不同,并且使用的颜色数量最少。

对于一个关系模式 $R$ 和一组定义良好的约束 $C$,最小碎片化问题与超图着色问题的对应关系如下:
- 超图 $H$ 中的任何顶点 $v_i$ 对应于属性 $a_i \in A_f$。
- $H$ 中连接 $v_{i1}, \cdots, v_{ic}$ 的任何边 $e_i$ 对应于一个约束 $c_i = {a_{i1}, \cdots, a_{ic}}$,$c_i \in C_f$。
- 满足 $C$ 中所有约束的 $R$ 的一个碎片化 $F = {F_1(a_{11}, \cdots, a_{1k}), \cdots, F_p(a_{p1}, \cdots, a_{pl})}$ 对应于相应超图着色问题的一个解 $S$。具体来说,$S$ 使用 $p$ 种颜色,对应于 $F_1$ 中属性的顶点 ${v_{11}, \cdots, v_{1k}}$ 用第一种颜色着色,对应于 $F_i$ 中属性的顶点 ${v_{i1}, \cdots, v_{ij}}$ 用第 $i$ 种颜色着色,对应于 $F_p$ 中属性的顶点 ${v_{p1}, \cdots, v_{pl}}$ 用第 $p$ 种颜色着色。

因此,

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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