1、隨著計算機和網(wǎng)絡技術的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)庫中的應用與共享越來越廣泛，這將會帶來重要數(shù)據(jù)隱私信息的泄露。很多研究者開展了相關方面的探究，形成了一系列的匿名規(guī)則來保護隱私數(shù)據(jù)的安全。然而，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)發(fā)布大多集中在單次發(fā)布且將敏感屬性同等對待。大部分的實際應用中可能包含多個數(shù)據(jù)發(fā)布版本，敏感屬性之間存在推理關聯(lián)。因此，隱私數(shù)據(jù)安全發(fā)布是個亟待解決的問題，也是目前研究的熱點方向。本文研究工作如下:
　　首先，當前隱私保護技術較少考慮到動態(tài)數(shù)據(jù)

2、模型缺陷的問題，引入了隱私推理關聯(lián)模型，并建立了多個發(fā)布版本之間的關聯(lián)。在研究數(shù)據(jù)發(fā)布過程中，構造敏感屬性之間的推理關聯(lián)，系統(tǒng)性地提出多敏感屬性判別和分類思想。結合數(shù)據(jù)庫范式約束條件，給出了推理模型的具體實現(xiàn)機制和方法。
　　其次，結合馬爾科夫鏈屬性發(fā)布行為的狀態(tài)無關特性。在數(shù)據(jù)發(fā)布過程中，構造一種時間序列和操作行為隊列描述方法，形成關聯(lián)模型和判定方法。根據(jù)推理關聯(lián)規(guī)則計算每個屬性的影響因子，來計算系統(tǒng)局部安全閾值。
　　最