面向多敏感属性的隐私保护方法

• 作者: 刘乐伟 张兴兰
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 数据发布 多敏感属性 隐私保护 背景知识
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 168-171,174
• 页数: 5页
• 分类号: TP309
• 字数: 4343字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2013.08.042

摘要

针对现有的多敏感属性数据发布方法中存在的隐私泄露问题,在分析多维桶分组方法的基础上,基于分解的思想,提出一种新的数据发布模型(l1,l2,…,ld)-uniqueness,同时给出相应的匿名算法.该算法考虑了等价组中敏感属性值的分布问题,对各个敏感属性单独处理,打破了敏感属性间一一对应的关系,可以抵御背景知识攻击和相似性攻击.理论分析和实验证明,该算法可以有效防止隐私泄露,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	张兴兰	北京工业大学计算机学院	36	67	5.0	6.0
2	刘乐伟	北京工业大学计算机学院	2	6	1.0	2.0