基于聚类的l-多样性匿名方法

• 作者: 张付志 徐玉辰 贾长伟
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 匿名保护 数据概化 信息损失 聚类 l-diversi
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 32-38
• 分类号: TP311
• 字数: 6449字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2012.01.007

摘要

l-多样性(l-diversity)模型采用传统基于概念层次结构的数据概化策略,在对敏感属性进行匿名保护时往往会造成不必要的信息损失.针对这一问题,将聚类技术引入数据匿名中,提出一种基于聚类的l-diversity匿名保护方法.该方法在满足l-diversity模型的约束条件下,采用基于距离的层次化聚类算法划分元组,对不同类型的准标识符使用不同的概化策略,并依据数据概化前后属性值不确定性程度的变化描述数据概化带来的信息损失.同现有的l-diversity模型相比,该方法能较好地保护用户的敏感属性,并且在一定程度上降低了概化处理带来的信息损失.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张付志	燕山大学信息科学与工程学院	54	475	12.0	19.0
2	徐玉辰	燕山大学信息科学与工程学院	15	77	5.0	8.0
3	贾长伟	燕山大学信息科学与工程学院	1	6	1.0	1.0