支持多约束的K-匿名化方法

• 作者: 于戈 刘向宇 杨晓春 王斌
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: K-匿名化 数据隐私 概括 多约束 信息损失
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 2005年中国计算机大会推荐优秀论文
• 页码范围: 1222-1231
• 页数: 10页
• 分类号: TP309
• 字数: 7598字
• 语种: 中文

摘要

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.目前,K-匿名化方法主要针对单一约束条件进行处理,而实际应用中涉及到大量的多约束条件,使K-匿名化问题更加复杂.如果简单地将单一约束K-匿名化方法应用到多约束情况,会造成大量的信息损失及过低的处理效率.根据多约束之间的关系,通过继承Classfly算法的元组概括过滤思想,提出多约束K-匿名化方法Classfly+及相应的3种算法,包括朴素算法、完全IndepCSet算法和部分IndepCSet的Classfly+算法.实验结果显示,Classfly+能够很好地降低多约束K-匿名化的信息损失,改善匿名化处理的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于戈	东北大学信息科学与工程学院	426	6587	38.0	64.0
2	杨晓春	东北大学信息科学与工程学院	65	1090	16.0	32.0
3	王斌	东北大学信息科学与工程学院	101	945	14.0	28.0
4	刘向宇	东北大学信息科学与工程学院	6	358	5.0	6.0