基于两次聚类的k-匿名隐私保护

• 作者: 吴江 周敏 唐常杰 李太勇
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: k-匿名 隐私保护 数据安全 聚类
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 173-178
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 4026字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2009.02.012

摘要

已有的k-匿名方法忽视了准标识符对不同敏感属性的影响且只考虑了对元组本身的聚类,在数据发布时造成了较大的信息损失.为此,提出一种通过两次聚类实现k-匿名的隐私保护方法.给出了影响矩阵的概念,用来描述准标识符对敏感属性的影响,研究了影响矩阵聚类技术,对敏感属性影响相近的元组进行聚类,实现k-匿名效果.实验验证结果表明,该方法具有良好的隐私保护效果,相对于基本k-匿名方法,该方法具有更小的平均等价类大小和更少的运行时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐常杰	四川大学计算机学院	164	2750	30.0	45.0
2	吴江	西南财经大学经济信息工程学院	69	435	13.0	17.0
6	李太勇	西南财经大学经济信息工程学院	25	364	12.0	18.0