数据发布中的K-匿名隐私保护机制研究

• 作者: 方翔 朱根 王庆飞
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: k-匿名 数据发布 数据挖掘 隐私保护
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 3-4,17
• 页数: 3页
• 字数: 3376字
• 语种: 中文

摘要

本文对数据发布中几种常见的隐私保护模型进行了研究，并在k-匿名模型和l-多样性模型的基础上提出了一种改进的(a,d)-l多样性k-匿名模型，该模型能够对不同隐私保护程度的敏感属性进行不同程度的隐私保护，还能避免较高敏感属性在同一分组出现的频率过高引起的隐私泄露。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王庆飞	湖北医药学院计算机教研室	6	19	2.0	4.0
2	方翔	湖北医药学院计算机教研室	10	13	2.0	3.0
3	朱根	湖北医药学院计算机教研室	8	24	3.0	4.0