一种基于聚类的个性化(l,c)-匿名算法

• 作者: 王平水 王建东
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据发布 隐私保护 l-多样性 相似性攻击 偏斜性攻击
• 年，卷（期）: 2012,（23）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 16-20
• 分类号: TP309.2|TP311.1
• 字数: 4523字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.23.004

摘要

目前多数l-多样性匿名算法对所有敏感属性值均作同等处理,没有考虑其敏感程度和具体分布情况,容易受到相似性攻击和偏斜性攻击；而且等价类建立时执行全域泛化处理,导致信息损失较高.提出一种基于聚类的个性化(l,c)-匿名算法,通过定义最大比率阈值和不同敏感属性值的敏感度来提高数据发布的安全性,运用聚类技术产生等价类以减少信息损失.理论分析和实验结果表明,该方法是有效和可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建东	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	158	1573	21.0	31.0
2	王平水	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	39	207	8.0	13.0