面向多敏感属性的个性化分级(l,α,m)-多样性匿名方法

• 作者: 刘志军 席爱萍 张艳丽 范永健 闫晶星
• 来源期刊: 科技通报
• 学科: 工学
• 关键词: 隐私保护 匿名化 多敏感属性 (l,m)-多样性
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 工业技术
• 页码范围: 123-127,149
• 页数: 6页
• 分类号: TP309
• 字数: 4371字
• 语种: 中文

摘要

为了防止多敏感属性中敏感属性语义相似性导致的隐私泄露问题,同时尽可能减少匿名保护时的信息损失,提出了个性化分级(l,α,m)-多样性匿名模型.该模型根据敏感属性的语义相似性,对敏感属性进行分级,通过等价类分级加权多样度灵活控制敏感属性语义相异度,控制隐私泄露风险.在此基础上,给出一种基于聚类的匿名模型算法,该算法针对不同准标识符属性设置不同的权值进行泛化处理,构建个性化分级(l,α,m)-多样性匿名模型.实验结果表明,提出的聚类算法能很好地实现个性化分级(l,α,m)-多样性匿名模型,并且能够有效地保护含多敏感属性的个体隐私信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘志军		48	218	8.0	13.0
2	席爱萍		12	79	6.0	8.0
3	张艳丽	河北工程大学信息与电气工程学院	25	56	5.0	6.0
4	范永健	河北工程大学信息与电气工程学院	9	193	5.0	9.0
5	闫晶星	河北工程大学信息与电气工程学院	3	17	3.0	3.0