对混合属性数据表可行的差分隐私保护方法

摘要：

为加强隐私保护和提高数据可用性,提出一种可对混合属性数据表执行差分隐私的数据保护方法.该方法首先采用ICMD(insensitive clustering for mixed data)聚类算法对数据集进行聚类匿名,然后在此基础上进行ε-差分隐私保护.ICMD聚类算法对数据表中的分类属性和数值属性采用不同方法计算距离和质心,并引入全序函数以满足执行差分隐私的要求.通过聚类,实现了将查询敏感度由单条数据向组数据的分化,降低了信息损失和信息披露的风险.最后实验结果表明了该方法的有效性.

关键词：混合属性、聚类、差分隐私、敏感度、隐私保护

所属期刊栏目：36

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2016YFB0501900

在线出版日期：2019-05-31（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：515-518