数据发布中面向多敏感属性的隐私保护技术

摘要：

针对多敏感属性数据发布中存在的隐私泄露问题,在分析多维桶分组技术的基础上,继承了基于有损连接对隐私数据进行保护的思想,提出了一种(g,l)-分组方法,首先对多敏感属性根据各自的敏感度进行分组,然后将分组数作为多维桶的各个维的维数.同时还给出了两种不同的线性时间的分组算法:一般(g,l)-分组算法(GGLG)和最大敏感度优先算法(MSF).实际数据集上的大量实验结果表明,该方法可以明显地减少隐私泄露,增强数据发布的安全性.

关键词：数据发布、敏感度、多敏感属性、有损连接、l-多样性、g-差异性

所属期刊栏目：28

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60773049;江苏省自然科学基金资助项目SBK201022710

在线出版日期：2011-09-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2206-2211,2214