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摘要:
随着网络技术的快速发展,许多社会网站被创建和使用,使得关于个人的社会网络信息大量被收集和发布.为了保证个人隐私的安全,本文提出了一个新的集值属性(k,l)anonymity隐私原则,开发了一个满足这个隐私原则的隐私算法来高效地处理集值属性数据流.并通过实验进行了验证本算法的高效率和有效性.
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背景知识
数据发布中面向多敏感属性的隐私保护技术
数据发布
敏感度
多敏感属性
有损连接
l-多样性
g-差异性
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 网络中多敏感属性数据发布隐私保护研究
来源期刊 电子设计工程 学科 工学
关键词 数据发布 集值属性数据 隐私保护 (k,l)anonymity隐私原则 集值属性数据流
年,卷(期) 2014,(17) 所属期刊栏目 信息安全
研究方向 页码范围 154-157
页数 4页 分类号 TP309
字数 3716字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李留青 21 29 3.0 4.0
2 魏锐 21 107 4.0 10.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (22)
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2018(1)
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研究主题发展历程
节点文献
数据发布
集值属性数据
隐私保护
(k,l)anonymity隐私原则
集值属性数据流
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子设计工程
半月刊
1674-6236
61-1477/TN
大16开
西安市高新区高新路25号瑞欣大厦10A室
52-142
1994
chi
出版文献量(篇)
14564
总下载数(次)
54
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54366
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