语义相似和多维加权的联合敏感属性隐私保护

摘要：

针对现有k-匿名方法直接用于多敏感属性数据发布中存在大量隐私泄露的问题,提出一种基于语义相似和多维加权的联合敏感属性隐私保护算法.该算法通过语义相似性反聚类思想和灵活设置多敏感属性值的权值.实现了联合敏感属性值和语义多样性分组的隐私保护,并根据应用需要为数据提供不同的隐私保护力度.实验结果表明,该方法能有效保护数据隐私,增强了数据发布的安全性和实用性.

关键词：隐私保护、联合敏感属性、语叉相似度、多维加权、l-diversity

所属期刊栏目：31

分类号：TP309.2(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家星火计划项目2007EA780068;广东省自然科学基金资助项目7010116;广东省粤港关键领域重点突破项目2010B020315025;广东省科技计划项目2008B021300002;湛江市科技计划项目2010C3113011

在线出版日期：2011-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：999-1002