用于实现(k,e)-匿名模型的MDAV算法

摘要：

MDAV算法是一种高效的微聚集算法,但它未考虑等价类中敏感属性多样性问题,生成的匿名表不能抵制同质性攻击和背景知识攻击.针对该问题,提出一种能够实现(k,e)-匿名模型的MDAV算法,简称(k,e)-MDAV算法.该算法将距离类中心最近的至少k个不同敏感值的元组聚为一类,并要求每个类内敏感属性值最大差异至少为e.实验结果表明,该算法能够生成满足(k,e)-匿名模型的匿名表.

关键词：(k、e)-匿名、k-匿名、微聚集、同质性攻击、背景知识攻击

所属期刊栏目：36

分类号：TP311.52(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：159-161