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摘要:
移动网络的兴以及智能终端产生了大量的数据,研究与分析这样的数据有利于科学研究、商业发展等。然而,如果攻击者能够识别或窃取数据中的用户隐私信息,特别是敏感信息,给用户个人隐私信息带了严重的威胁。现有隐私保护技术从整体角度考虑敏感属性及取值,却较少考虑到不同用户对某个敏感属性的敏感程度以及相应的隐私保护需求的综合影响。论文提出一种基于 K‐匿名模型的改进算法,同时考虑不同敏感属性的整体敏感度以及用户对具体敏感属性的不同需求,实现基于多敏感值的个性化隐私保护算法。最后通过信息熵评价算法的匿名程度。
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背景知识攻击
个性化(p,α,k)-匿名隐私保护算法
个性化隐私保护
泛化
k
匿名模型
敏感属性
敏感度
一种个性化(p,k)匿名隐私保护算法
p-sensitive k匿名模型
个性化隐私保护
敏感属性
泛化
用户评分
面向多敏感值的个性化随机响应机制设计与分析
随机响应
敏感值权重
主观隐私泄露程度
数据质量
个性化隐私保护
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于多敏感值的个性化隐私保护算法
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 隐私保护 K-匿名 个性化匿名 多敏感值
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 信息处理与网络安全
研究方向 页码范围 1761-1765,1800
页数 6页 分类号 TP309.2
字数 4523字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2016.09.029
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 林青 25 60 5.0 6.0
2 戴慧珺 19 79 6.0 8.0
3 黄玉蕾 21 53 5.0 5.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
隐私保护
K-匿名
个性化匿名
多敏感值
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
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
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28
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47579
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