数据发布中k-匿名隐私保护技术研究

• 作者: 吴伟明 岳思 谷勇浩
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 数据发布 隐私保护 K-匿名 泛化与隐匿 datafly
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 12-17
• 页数: 6页
• 分类号: TP309
• 字数: 5420字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2017.11.002

摘要

随着互联网技术的迅猛发展,隐私保护已成为社会以及机构越来越关心的问题,数据挖掘技术的应用使得隐私泄露问题日益突出,隐私保护是目前数据发布中隐私泄露控制技术研究的热点问题之一,而K-匿名是近年来隐私保护研究的热点.本文介绍了K-匿名的基本概念,阐述了泛化与隐匿技术,研究了基于datafly的多维属性泛化K-匿名模型,并对该模型的基本原理、缺点进行分析,做出了相应的改进,在数据预处理阶段增加泛化层限制并且在准标识符属性选取时引入近似度分析,并对改进后的K-匿名进行实验,实验结果证明改进有效提高了处理后的数据精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谷勇浩	北京邮电大学计算机学院智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	13	37	4.0	5.0
2	岳思	北京邮电大学计算机学院智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	1	5	1.0	1.0
3	吴伟明		1	5	1.0	1.0