面向数据隐私差异的隐私保护数据发布方法

• 作者: 俞艺涵 吴晓平 周大伟 李洪成
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 隐私保护 数据发布 多维敏感属性 隐私差异 多维桶分组
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制工程
• 页码范围: 57-63
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.200910

摘要

针对关系型数据中多维敏感属性隐私差异所引起的隐私保护效用降低问题,提出了一种能有效表达多维敏感属性隐私差异的隐私保护数据发布方法.基于一种多维桶分组技术(MSB)对数据集的多维敏感属性隐私差异以及记录价值进行量化区分,给出记录分组优先级参数的计算方法,进而可实现基于记录分组优先级参数多维桶记录分组(TPSB)算法的隐私保护数据发布.实验结果表明:在权重参数合理赋值条件下,该方法在保证数据发布效率的同时可有效提升数据发布的质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴晓平		4	0	0.0	0.0
2	俞艺涵		2	0	0.0	0.0
3	周大伟		3	0	0.0	0.0
4	李洪成		1	0	0.0	0.0