K-Q:支持海量查询的隐私泄露检测算法

• 作者: 宋玲 林永妍 陈玉婵
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: K-匿名 数据共享平台 隐私泄露检测 推理攻击
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 3767-3770
• 页数: 4页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.12.064

摘要

针对推理检测需要的所有历史查询结果的数据规模较大这一问题,K-Q算法结合K-匿名模型在历史查询结果的存储规模上进行了优化,通过推理攻击模拟算法在线检测恶意查询.在真实数据集上的实验证明了K-Q算法可以自适应于查询规模的增长,在准确率和内存消耗上都明显优于已有的直接基于相关元组合并优化的T-D算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋玲	广西大学计算机与电子信息学院	79	554	14.0	19.0
2	林永妍	广西大学计算机与电子信息学院	1	2	1.0	1.0
3	陈玉婵	广西大学计算机与电子信息学院	1	2	1.0	1.0