数据发布中的隐私保护研究综述

• 作者: 兰丽辉 刘善成 金华 鞠时光
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 数据发布 隐私保护 匿名技术 信息度量
• 年，卷（期）: 2010,（8）
• 页码范围: 2822-2827
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.08.004

摘要

如何在发布涉及个人隐私的数据时保证敏感信息不泄露,同时又能最大程度地提高发布数据的效用,是隐私保护中面临的重大挑战.近年来国内外学者对数据发布中的隐私保护(privacy-preserving data publishing,PPDP)进行了大量研究,适时地对研究成果进行总结,能够明确研究方向.对数据发布领域的隐私保护成果进行了总结,介绍了常用的隐私保护模型和技术、隐私度量标准和算法,重点阐述了PPDP在不同场景中的应用,指出了PPDP可能的研究课题和应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鞠时光	江苏大学计算机科学与通信工程学院	159	1685	21.0	34.0
2	金华	江苏大学计算机科学与通信工程学院	27	246	10.0	15.0
3	刘善成	江苏大学计算机科学与通信工程学院	6	92	5.0	6.0
4	兰丽辉	江苏大学计算机科学与通信工程学院	19	203	9.0	14.0