研究目的
研究大数据时代隐私?；さ奶粽接牖?，包括基于现有研究成果开发解决方案和理论。
研究成果
该论文得出结论：隐私?；な谴笫菔贝墓丶侍?，需要新的解决方案和算法。研究强调必须理解现有隐私研究成果，以设计应对大数据挑战的方案，并指出了未来研究的有前景方向，包括量子计算、计算机技术与社会科学的融合，以及发明新的理论隐私框架。
研究不足
该论文并未明确提及具体局限性，但暗示大数据隐私研究仍处于非常早期的阶段，表明理论框架和实际解决方案可能存在潜在缺口。
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[2019年IEEE国际射频集成技术研讨会（RFIT）- 中国南京（2019年8月28日-8月30日）] 2019 IEEE国际射频集成技术研讨会（RFIT）- 利用欺骗等离激元波导实现法向连续频率扫描覆盖
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[2019年IEEE国际射频集成技术研讨会（RFIT）- 中国南京（2019年8月28日-8月30日）] 2019 IEEE国际射频集成技术研讨会（RFIT）- 利用欺骗等离激元波导实现法向连续频率扫描覆盖
DOI：10.1109/rfit.2019.8929135
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
大数据面临的最大问题之一是隐私?；?。然而，关于大数据隐私的研究仍处于非常初级的阶段。我们认为，未来大数据隐私的解决方案和理论将根植于现有隐私学科的研究成果。基于这些因素，我们从应用和理论两个角度全面梳理了隐私领域的现有研究成果，旨在为关注这一问题的读者解决大数据场景下的挑战奠定坚实基础。首先，我们通过定义隐私系统的角色与运作机制，概述了这一研究领域的"战场"；其次，回顾了当前两大主要隐私研究方向——数据聚类与隐私框架的重要里程碑；第三，分别从不同学科视角探讨了隐私研究的进展；第四，阐述了隐私问题的数学描述、度量与建模方法。本文最后总结了这一前景广阔课题面临的挑战与机遇，希望能为这片激动人心却几乎未被探索的领域提供指引。
作者：
SHUI YU
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