面向多敏感属性的匿名隐私保护方法

• 作者: 张荣庆 徐光侠
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多敏感属性 匿名 聚类 信息增益
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 542-549
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 字数: 6762字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2017.04.018

摘要

在数据发布过程中,如果对发布的敏感属性信息不进行任何保护处理而直接发布,容易遭受攻击导致隐私信息泄露.针对传统的单敏感属性隐私保护方法在多敏感属性中不能得到很好的隐私保护效果,提出了一种基于多敏感属性相关性划分的(m,l)-匿名隐私保护模型.利用信息增益法对多敏感属性的相关性进行计算并划分,降低敏感属性维度;根据(m,l)-diversity原则对敏感属性分组,保证发布的数据能防止偏斜性攻击,并且在一定程度上降低背景知识攻击的风险;采用聚类技术实现该模型,减小该模型产生的附加信息损失和隐匿率,确保发布的数据具有较高的可用性.实验结果表明,基于多敏感属性相关性划分的(p,l)-匿名隐私保护模型具有较小的附加信息损失和隐匿率,保证了发布数据的可用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张荣庆	西南大学计算机与信息科学学院	1	4	1.0	1.0