面向函数依赖的隐私保护研究

• 作者: 方贤进 杨高明 王静 陆奎
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 隐私保护 数据发布 函数依赖 概化 效用 扰动
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与信息安全
• 页码范围: 2154-2161
• 页数: 8页
• 分类号: TP309
• 字数: 7233字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2015.11.024

摘要

信息技术的发展为人们生活带来便利的同时也带来了个人隐私泄露的风险,数据匿名化是阻止隐私泄露的有效方法.然而,已有的匿名化方法主要考虑切断准标识符属性和敏感属性之间的关联,而没有考虑准标识符属性之间,以及准标识符属性和敏感属性之间存在的函数依赖关系.针对隐私保护的数据发布中存在的问题,研究数据之间存在函数依赖时,如何有效保护用户的隐私信息.首先针对数据集中存在函数依赖情况,提出(l,a)-多样性隐私保护模型;其次,为更好地实现用户隐私保护以及数据效用的增加,提出结合扰动和概化/隐匿的杂合方法实现匿名化算法.最后,实验验证了算法的有效性和效率,并对结果做了理论分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆奎	安徽理工大学计算机科学与工程学院	46	185	8.0	11.0
2	方贤进	安徽理工大学计算机科学与工程学院	60	146	6.0	9.0
3	杨高明	安徽理工大学计算机科学与工程学院	22	64	5.0	7.0