面向敏感性攻击的多敏感属性数据逆聚类隐私保护方法

• 作者: 张健沛 张冰 杨静 谢静
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 隐私保护 敏感性攻击 逆聚类 多敏感属性 (l1 , l2 ,… , ld)-多样性 敏感度差异
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 896-903
• 页数: 8页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 8198字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.05.010

摘要

针对传统 l-多样性模型仅考虑等价类中敏感值形式上的差异，而忽略敏感值的敏感度差异，且难以抵御一种新的攻击方式---敏感性攻击的问题，提出了一种使用逆文档频率IDF度量敏感值的敏感度的方法，并使用属性分解的方式构造敏感组，以避免多敏感属性数据表的 QI属性泛化造成的高信息损失。同时，还提出了一种面向敏感性攻击的多敏感属性（ l1，l2，…，ld ）-多样性隐私保护算法M ICD ，该算法通过敏感度的逆聚类实现敏感组中敏感值的敏感度差异，以提高多敏感属性数据表抵御敏感性攻击的能力。实验结果表明，M ICD算法能够较好的抵御敏感性攻击，且具有较小的信息损失量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张健沛	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	156	1356	19.0	28.0
2	杨静	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	178	2073	24.0	37.0
3	谢静	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	12	88	5.0	9.0
4	张冰	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	50	351	11.0	16.0