面向数据发布的隐私保护模型及参数优选方法

• 作者: 徐雅斌 郭昊
• 来源期刊: 计算机工程
• 关键词: 隐私保护 数据发布 匿名化 k-匿名 l-多样性 t-闭合 参数优选
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 网络空间安全|Cyberspace Security
• 页码范围: 124-130
• 页数: 7页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0056305

摘要

为更好地对待发布数据进行隐私保护,构建综合k-匿名、l-多样性和t-闭合方法的匿名化隐私保护模型.利用该模型能够选择最适合的隐私保护方法,并优选对应的隐私保护参数,达到数据提供者所期望的隐私保护效果,满足数据使用者对可用性的要求.实验结果表明,该方法不仅可以找到相对较优的参数值,而且能够有效满足具有不同身份和应用需求的用户对数据发布的要求.