数值型敏感属性的近邻泄露保护方法研究

• 作者: 屈洪雪 邱道龙 陈伟鹤
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 数据发布 数值型 有损连接 可用性 近邻泄露 (εp,l)-anonymity
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 650-654,657
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.02.066

摘要

针对在发布数值型敏感属性数据时,因同一分组中个体的敏感属性值之间过小的差异而导致攻击者可以较高的概率以及较小的误差推导出目标个体的敏感信息,从而出现近邻泄露问题,提出了一种有效的防止近邻泄露的模型:(εp,l)-anonymity.该模型根据不同的敏感属性值区间设置不同的阈值ε1(1≤i≤p)控制敏感属性值之间的相似度,并采用有损链接的方法对隐私数据进行保护.实验结果表明,该方法可以明显减少近邻泄露,提高信息可用性,增强数据发布的安全性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	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
2	邱道龙	江苏大学计算机科学与通信工程学院	2	13	1.0	2.0
3	屈洪雪	江苏大学计算机科学与通信工程学院	1	0	0.0	0.0