基于km-匿名模型的事务型数据隐私保护

• 作者: 吴英杰 廖尚斌 王晓东
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 隐私保护 k-匿名 数据扰乱 关联规则挖掘 数据可用性
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 9-10,7
• 页数: 3页
• 字数: 3576字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2782.2009.12.006

摘要

事务型数据发布时的隐私保护是隐私保护数据发布研究的一个热点.本文针对事务型数据发布的隐私保护问题,以km-匿名模型为基础,提出一种新的(k,m,1)-匿名模型,并设计出基于该模型的匿名算法,算法通过添加噪声的扰乱方式实现数据匿名化.基于真实数据集的仿真实验和对匿名后事务型数据的关联规则分析表明,本文的算法可安全且高效地实现事务型数据发布的隐私保护,同时保证发布数据的可用性较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓东	福州大学数学与计算机科学学院	66	432	14.0	17.0
2	吴英杰	福州大学数学与计算机科学学院	66	453	11.0	19.0
3	廖尚斌	福州大学数学与计算机科学学院	4	54	2.0	4.0