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题名基于有损分解的数据隐私保护方法
被引量:21
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作者
刘玉葆
黄志兰
傅慰慈
印鉴
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机构
中山大学计算机科学系
香港中文大学计算机科学与工程系
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2009年第7期1217-1225,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(60703111
60773198)
广东省自然科学基金项目(06104916)~~
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文摘
隐私保护的数据挖掘近来已成为数据挖掘研究的热点,而数据隐私的保护则是其中的重要问题之一.针对已有方法信息损失程度高、聚集查询精度低的不足,在(alpha,k)隐私保护模型基础上,利用关系数据库理论的有损分解思想,提出了一种改进的数据隐私保护方法Alpha+.该方法首先利用(alpha,k)生成原始数据的匿名数据库,然后,将匿名数据库投影为2个可连接的数据库表NSS和SS,并利用NSS和SS有损连接的冗余信息保护数据隐私.接下来,Alpha+对NSS和SS的元组进行合并,以减少最终发布的数据库表大小.最后比较了Alpha+方法与其他类似方法的安全性.实验结果表明Alpha+在聚集查询精度方面明显优于同类方法.
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关键词
数据隐私保护
隐私保护的数据挖掘
有损分解
K-匿名化
聚集查询
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Keywords
data privacy preservation
privacy preserving data mining
lossy decomposition
k- anonymity
aggregate query
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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