一种基于（p＋，α）-敏感 k-匿名的增强隐私保护模型

• 作者: 顾金媛 黄石平
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: k-匿名模型 隐私保护 微观数据表
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 页码范围: 3465-3468
• 页数: 4页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.11.060

摘要

将发布的数据用于微观数据表包含的敏感属性分析，同时保持个人隐私，是一个越来越重要的问题。当前，k-匿名模型用于保护隐私数据公布，然而当以身份公开为重点时，k-匿名模型在某种程度上并不能保护属性公开。基于此，提出了一种新的基于（p＋，α）-敏感k-匿名隐私保护模型，敏感属性首先通过其敏感性进行分类，然后发布敏感属性归属的类别。与以往增强k-匿名模型不同，该模型允许发布更多的信息，但不会影响隐私。实验结果表明，新提出的模型可以显著降低违反保密性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄石平	南京医科大学信息与网络中心	29	65	5.0	6.0
2	顾金媛	南京医科大学康达学院	16	19	2.0	4.0