针对数据加密在密钥管理和分发方面比较复杂，现有的安全计算技术在计算或通信成本方面非常昂贵，无法扩展到大数据计算，提出一种随机算法将大数据分解为随机张量网络表示，并分析1D到3D数据张量的隐私泄漏，通过在序列矩阵分解过程中应用大而可控的扰动，将大数据的复杂结构信息随机分散到张量核中，与随机投影算法相比，该算法的时间消耗也很少。实验结果表明，所提张量网络随机化技术有助于大数据的隐私保护。
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