基于有损连接的个性化隐私保护
数据表的k-匿名化(k-anonymization)是数据发布环境下保护数据隐私的一种重要方法,在此基础上提出的(α,k)-匿名模型则是有效的个性化隐私保护方法,泛化/隐匿是实现匿名化的传统技术,然而该技术存在效率低,信息损失量大等缺陷.针对上述问题,引入有损连接的思想,提出了基于贪心策略的(α,k)-匿名聚类算法,该方法通过准标识符属性和敏感属性间的有损连接来保护隐私数据.实验结果表明,与泛化/隐匿方法相比,该方法在信息损失量和时间效率上具有明显的优势,可以获得更好的隐私信息保护.
隐私保护、k-匿名、(α、k)-匿名模型、泛化、有损连接
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目70971067;江苏省中小企业技术创新基金项目BC2008140;江苏省高技术基金项目BG2007028;江苏省六大人才高峰基金项目07-E-025
2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
2938-2942,3018
