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WOA）是通过将遗传算法（GA）和WOA相结合来生成优化的密钥。然后，将输入数据和优化的密钥提供给基于Tracy\u2013Singh产品的模型，用于将原始数据库转换为扰动数据库。最后，只有当客户端知道密钥时，客户端才能检索受干扰的数据库。基于性能指标、隐私性和实用性，使用来自FIMI数据集的三个数据库，即国际象棋、T10I4D100K和零售数据库，分析了该模型的性能。同时，对于关键值128和256，将该模型与现有的可检索广义加性数据扰动、GA和WOA等方法进行了比较。对于密钥值128，该模型在使用国际象棋数据库时具有更好的隐私性和实用性，分别为0.18和0.83。对于密钥值256，使用零售数据库，该模型具有更好的隐私性和实用性，分别为0.18和0.85。从分析中可以看出，与现有模型相比，该模型具有更好的隐私和实用价值<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1093\/comjnl\/bxz101“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2019,8,16]]，”date-time“：”2019-08-16T11:19:25Z“，”timestamp“：1565954365000}，”page“：“239-253”，“source”：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：3，“title”：[“Tracy\u2013Singh Product and Genetic Whale Optimization Algorithm for Retrievable Data Perturbang for Privacy Preserved Data Publishing in Cloud Computing“]，”prefix“：”10.1093“，”volume“：”63“，”author“：[{“given”：“Thanga”，”family“：”Revathi 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