原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
为抵御相似性攻击和背景知识攻击问题,提出一种面向分类型敏感属性的(t,sim,dif)分级匿名方法.该方法对敏感属性所隐含的现实意义进行语义分析,计算敏感属性值之间的语义相似值和语义相异值,通过聚类算法使等价类在满足整体分布基础上既能存在多个表现特性相近的敏感属性值,也能存在多个表现特性相异的敏感属性值,从而更好地抵御同质攻击和背景知识攻击.实验结果表明,与k-匿名方法和L-多样性方法对比,该方法能够显著降低敏感属性泄露的风险概率,更好地保护用户个人隐私.
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文献信息
篇名 面向分类型敏感属性的分级匿名算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 隐私保护 同质攻击 背景知识攻击 语义分析 敏感属性
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 信息安全技术
研究方向 页码范围 2181-2185
页数 5页 分类号 TP309.2|TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.07.057
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 蒋朝惠 贵州大学计算机科学与技术学院 60 261 8.0 13.0
2 张付霞 贵州大学计算机科学与技术学院 4 22 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
隐私保护
同质攻击
背景知识攻击
语义分析
敏感属性
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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