基于聚类相关性约束的（s,l）-多样性匿名方法

• 作者: 张健沛 张冰 杨静 谢静
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: (s,l)-多样性 相关性约束 匿名 聚类 隐私保护
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 机械工程 ? 控制科学与工程
• 页码范围: 3733-3742
• 页数: 10页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 10423字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11817/j.issn.1672-7207.2015.10.025

摘要

针对传统l-多样性模型易形成敏感值高度相关的等价类问题，提出一种约束等价类中敏感值相关性的(s,l)-多样性模型。该模型在传统l-多样性模型的基础上，以敏感集合中非敏感属性值的分布度量敏感值的相关性，通过等价类中敏感值相关性的约束来降低高相关性敏感值产生的信息泄露。同时，使用属性值间相关性作为距离度量基准，提出一种(s,l)-多样性聚类算法(SLCA)来实现该匿名模型，以降低数据泛化过程中的信息损失。研究结果表明：SLCA算法具有较小的信息损失量与较短的运行时间，能够有效地降低等价类中敏感值的相关性，更好地防止个体敏感信息泄露。

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	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
5	谢静	武汉纺织大学管理学院	2	8	2.0	2.0