数据挖掘中匿名化隐私保护研究进展

• 作者: 谭瑛
• 来源期刊: 科技导报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 隐私保护 k-匿名
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 综述文章
• 页码范围: 75-79
• 页数: 5页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 6017字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3981/j.issn.1000-7857.2013.01.013

摘要

随着信息技术的发展,如何在保证数据高可用性的同时,不泄露数据主体的隐私信息,已日益引起国内外研究者的高度关注.隐私保护技术主要有数据加密、数据失真以及数据匿名化技术,其中匿名化技术是数据挖掘中隐私保护的最主要技术手段.围绕匿名技术的研究,国内外学者提出了多种匿名隐私保护模型,通过对其中4种主要模型,即k-匿名模型、l-多样性模型、(α,k)-匿名模型和t-closeness模型的分析比较,指出每种匿名模型的特点及优、缺点,并归纳了常用的匿名技术,总结了当前主要的匿名化质量的度量方法.未来匿名化技术作为数据挖掘中隐私保护的主要手段,还将面临着需要进一步解决的问题,对数据挖掘中匿名隐私保护的下一步研究方向进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭瑛	云南财经大学信息学院	17	44	4.0	6.0