基于随机干扰的文本型数据隐私保护方法研究

• 作者: 徐雅斌 郭昊
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 随机干扰 文本型数据 隐私保护 数据共享与交换
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 页码范围: 51-56
• 页数: 6页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2021.01.010

摘要

为了避免数据的共享与交换可能造成的个人隐私泄露问题,基于随机干扰技术设计了 一种针对文本型数据的隐私保护方法,可以为具有单个敏感属性或多个相关联敏感属性的数据提供隐私保护服务,有效解决了传统的随机干扰方法不适用于文本类型数据的问题.该方法通过进行文本语义的扩展,使得被干扰后的数据与原数据在语义上保持最大程度的接近,从而实现了在进行隐私保护的同时,确保数据质量.实验结果表明,该方法具有较好的隐私保护效果.