基于差异化聚类的分级隐私保护数据发布方法

• 作者: 刘海
• 来源期刊: 海南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: k-匿名 差异化距离 隐私保护 聚类
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 基础理论与应用研究
• 页码范围: 23-26
• 页数: 4页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 3691字
• 语种: 中文

摘要

在大量涉及到个人及机构隐私的数据发布过程中,对各类数据保护的需求层次存在不同,其中绝大多数不需要进行保护,仅部分需要保护;保护的需求也存在差异.该方法通过先将不需要保护的元组先行聚类成簇,而后对需要保护的元组依据它们保护度的要求不同及距离簇的远近,将其泛化到符合要求的最近簇中进行保护.最后,通过试验证明该方法能够达到比较好的分级隐私保护效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘海	浙江金融职业学院经营管理系	16	43	4.0	6.0