基于灰关联的k匿名数据流隐私保护算法

• 作者: 张岐山 郭昆
• 来源期刊: 东北石油大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据流 隐私保护 k匿名 灰关联分析
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化工程
• 页码范围: 93-100
• 页数: 8页
• 分类号: TP301
• 字数: 5654字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-4107.2012.06.017

摘要

与静态数据不同,数据流具有潜在无限、快速到达、变化频繁等特点,使得数据流隐私保护面临问题.在保证匿名要求的前提下,从降低信息损失和节约计算时间角度,提出一种基于灰关联的数据流隐私保护匿名算法(DSAoGRA),采用灰色关联度描述元组间的相似度,将元组划分成k匿名簇,实现数据流的k匿名化.数据实验结果表明,该算法在满足匿名要求的同时,比CASTLE算法具有较低的信息损失和较少的计算时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张岐山	福州大学管理学院	92	1147	17.0	31.0
2	郭昆	福州大学数学与计算机科学学院	37	180	8.0	11.0