抵制敏感属性相似性攻击的(p,k,d)-匿名模型

• 作者: 贾俊杰 陈露婷
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据发布 隐私保护 p-Sensitive k-匿名模型 (p,k,d)-匿名模型 相似性攻击
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 132-137
• 页数: 6页
• 分类号: TP309
• 字数: 5210字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2018.03.023

摘要

针对当前p-Sensitivek-匿名模型未考虑敏感属性语义相似性,不能抵制相似性攻击的问题,提出一种可抵制相似性攻击的(p,k,d)-匿名模型.根据语义层次树对敏感属性值进行语义分析,计算敏感属性值之间的语义相异值,使每个等价类在满足k匿名的基础上至少存在p个满足d-相异的敏感属性值来阻止相似性攻击.同时考虑到数据的可用性,模型采用基于距离的度量方法划分等价类以减少信息损失.实验结果表明,提出的(p,k,d)-匿名模型相对于p-Sensitive k-匿名模型不仅可以降低敏感属性泄露的概率,更能有效地保护个体隐私,还可以提高数据可用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾俊杰	西北师范大学计算机科学与工程学院	17	34	3.0	5.0
2	陈露婷	西北师范大学计算机科学与工程学院	1	3	1.0	1.0