SRS定期发布隐私数据中的高效匿名保护方法

• 作者: 喻静 崔宗敏 张伦贵
• 来源期刊: 信息记录材料
• 学科: 工学
• 关键词: 药物不良反应 匿名化数据 数据发布隐私保护 自发报告系统 增量数据发布
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 信息·技术
• 页码范围: 33-35
• 页数: 3页
• 分类号: TP309
• 字数: 2046字
• 语种: 中文

摘要

现如今,自发报告系统(SRS)已经被广泛的建立去收集不良药物事件,以用于ADR的检测与分析.通常情况下,SRS数据中包含了一些个人特征类的敏感信息,因此在信息发布之前,需要匿名SRS中的私密信息以防止个人隐私的泄露.尽管在此之前已经有许多不同的隐私保护模型和匿名化方法,但由于SRS数据的某些特征,它们无法保护SRS数据免于泄露.针对于此,在本文中,我们提出了一种新的保护模型对SRS数据进行匿名化,实验结果表面,我们的新方法可以在合理的信息丢失度下,解决SRS数据定期发布中的隐私泄露问题,高效的使得数据集中的数据达到了Q值零泄漏的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔宗敏	九江学院信息科学与技术学院	21	5	1.0	1.0
2	喻静	九江学院信息科学与技术学院	17	5	1.0	1.0
3	张伦贵	九江学院信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0