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标题：图数据连续发布中的隐私保护方法
摘要：
随着大数据时代的到来，图数据连续发布的隐私保护成为一个重要的研究领域。在图数据连续发布过程中，为了保护数据的隐私，需要采取合适的方法来保护数据的敏感信息。本论文综述了当前图数据连续发布中的隐私保护方法，包括基于数据加密的方法、匿名化方法和扰动方法。通过对不同方法的比较和分析，讨论了各种方法的优劣势，并探讨了未来的研究方向。
第一节：引言
1. 背景介绍
2. 问题描述
第二节：数据加密方法
1. 对称加密方法
2. 非对称加密方法
3. 混合加密方法
第三节：匿名化方法
1. 生成k-匿名化数据集
2. 构建l-多样性数据集
3. 其他匿名化方法
第四节：扰动方法
1. 噪声添加方法
2. 数据泛化方法
3. 数据抽样方法
第五节：方法比较和分析
1. 隐私保护效果的评价指标
2. 各方法的优劣势
第六节：未来的研究方向
1. 隐私保护技术的创新
2. 工程应用的挑战和解决方案
结论：
通过对当前图数据连续发布中的隐私保护方法的综述和分析，我们可以看到不同方法各有优劣势，适用于不同的应用场景。数据加密方法能够在数据传输和存储的过程中保护数据的隐私；匿名化方法可以在发布数据时隐藏个体的身份和敏感信息；扰动方法可以通过对数据进行随机扰动来保护数据的敏感信息。同时，我们也需要关注方法的实施成本、可用性和有效性。在未来的研究中，需要进一步探索隐私保护技术的创新，解决实际应用中的挑战。
关键词：图数据；连续发布；隐私保护；数据加密方法；匿名化方法；扰动方法；评价指标；研究方向