基于分类敏感属性语义距离的隐私保护模型

• 作者: 孙艳正 詹永照 陈伟鹤
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 隐私保护 数据发布 k-匿名 敏感属性 相似性攻击 语义相似性
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 3823-3827
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.10.059

摘要

针对传统的k-匿名模型不能有效地解决数据发布中分类敏感属性的相似性攻击问题,提出了新的隐私保护模型——α-similarity k-anonymity模型.由于分类属性值并不是严格意义上有序的,目前缺少一种很好的方法来评价其相似程度.从语义学角度出发,采用分类树的框架来衡量等价类中敏感属性值的语义相似性.实验结果表明,该模型不仅能有效解决身份泄露问题,还能有效解决相似性攻击问题,提供更好的隐私保护效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	詹永照	江苏大学计算机科学与通信工程学院	189	1744	21.0	31.0
2	陈伟鹤	江苏大学计算机科学与通信工程学院	21	410	7.0	20.0
3	孙艳正	江苏大学计算机科学与通信工程学院	1	2	1.0	1.0