云制造是一种借助先进的信息技术将资源拥有者发布的产品全生命周期活动的相关资源整合,为分布在不同区域的云端用户提供规范、可共享的制造服务,实现社会资源高度共享的一种新型制造模式。但是随着大量的数据资源发布到云制造平台以及数据挖掘技术的不断提升,上述生产数据的发布可能会泄露企业的重要信息。因此,研究能够兼顾发布数据安全性和有效性的发布技术对实现云制造资源共享意义重大。本文以云制造平台中企业制造过程产生的制造任务数据为对象,针对该数据发布存在的隐私信息泄露问题,对数据安全发布涉及到的关键技术进行深入研究,为实现数据资源共享提供技术支持。主要研究内容如下:(1)从制造资源共享存在的问题出发,分析制造任务数据发布后存在的安全问题,对现有数据安全发布技术、制造任务数据特点和信息泄露案例进行对比研究,构建基于安全K-匿名的制造任务数据安全发布框架,并对该框架涉及到的关键技术进行深入探讨研究。(2)针对安全K-匿名现有属性分类、数据泛化标准不统一问题,鉴于制造数据中每个属性的特点,研究实现属性的识别分类方法,结合不同属性信息量和自顶向下局域泛化算法优化原始数据集的匿名泛化处理。为避免发布数据被深度挖掘后泄露数据之间的关联关系,在数据匿名泛化处理之后对数据进行关联性分析,结合数据拥有者对数据关联性的发布阈值,提出一种数据记录的低关联分组交换发布算法。(3)结合实际的制造任务数据发布场景,设计并实现面向隐私保护的制造任务数据安全发布系统,简化数据发布流程的同时,满足数据发布者和使用者对数据安全和有效性的需求。系统主要包括数据属性信息识别分类、数据泛化处理、低关联处理以及发布数据分析。通过在发布系统中使用真实制造任务数据测试,验证本文研究与实现的制造任务数据安全发布方法在时间与信息安全可控范围内,可以保留较多的信息量。