本书主要研究数据集隐私保护技术，详细介绍作者在数据集隐私保护领域的最新研究成果。针对k-匿名，提出基于R树的k-匿名算法；针对动态数据集，提出含永久敏感属性、数值敏感属性、多敏感属性、增量数据集下的隐私保护算法；针对分类挖掘，提出基于数据扰动和KCNN-SVM的隐私保护算法；针对社会网络，提出基于k-同构和（a,k)的隐私保护算法；针对大规模社会网络，提出云环境下基于节点匿名、数据扰动、预测方法等的隐私保护算法；最后，提出几种个性化隐私保护算法。