基于存在性隐私和关联性隐私的数据匿名技术

摘要：

在数据发布过程中有两种类型的隐私需要被保护:一是存在性隐私；一是关联性隐私.然而,现有的大部分面向数据发布中的隐私保护技术只关注二者之一.因此,提出一种新的技术:MBOA,它的思想是:将原始数据中的准标识符属性和敏感属性分成两个不同的表,设定一个概率α,在存在性概率不超过阁值α的前提下,遵循尽量减少信息损失的原则,在准标识符表中插入额外的元组.进一步,本文将MBOA技术与1-多样性模型结合,提出了(α,l)-多样性模型,并设计了一个用来构造满足(α,l)-多样性的MBOA模式的算法,理论分析和实验表明该方法既能保护存在性隐私和关联性隐私,又具有较小的信息损失.

关键词：MBOA、(α、l)-多样性模型、存在性隐私、关联性隐私、信息损失度

所属期刊栏目：34

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省教育厅自然科学基金项目09KJB520003;江苏大学高级人才启动基金项目07JDG031

在线出版日期：2013-11-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1772-1777