隐私保护的数据发布研究

• 作者: 张健沛 杨静 杨高明
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 隐私保护 数据发布 k-匿名 概化 信息度量
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 页码范围: 11-17
• 分类号: TP309.2
• 字数: 10637字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2011.09.003

摘要

随着信息技术的发展,个人隐私泄露成为日益严重的问题,因此迫切需要研究防止数据发布中个人隐私的泄露.为此,许多研究者提出不同的方法用以实现隐私保护的数据发布.为总结前人工作,介绍了隐私保护数据发布技术的研究意义和发展历程,阐述了本领域研究过程中的背景攻击模型和隐私模型,深入分析了用已有的概化/隐匿方法和聚类方法实现匿名数据发布技术,总结了匿名质量有关的信息度量标准,同时探讨了数据更新引起的增量数据发布方法和高维数据、移动数据的发布,最后归纳了目前研究中的问题并展望了本领域进一步的研究趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张健沛	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	156	1356	19.0	28.0
2	杨静	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	178	2073	24.0	37.0
3	杨高明	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	3	72	3.0	3.0