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题名基于k匿名的准标识符属性个性化实现算法研究
被引量:5
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作者
何泾沙
杜晋晖
朱娜斐
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机构
北京工业大学信息学部
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出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2020年第10期19-26,共8页
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基金
国家自然科学基金[61602456]。
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文摘
k匿名在很大程度上能够解决隐私保护领域中的链路攻击问题,但现有的k匿名模型并不重视个人隐私自治。现有的改进k匿名模型不能满足不同的人对不同类型数据的需求,在进行数据表发布后,整个表仍然只有一个k值,即所有元组都统一泛化,不能反映出用户个性化的隐私要求,产生较大的信息损失。文章在k匿名模型的基础上,结合基于聚类的泛化思想,提出基于k匿名的准标识符属性个性化实现算法(KAUP)。该算法能够有效根据用户的隐私要求,在同一个数据表上呈现不同的k值,从而满足个性化的k匿名。文章使用数据集Adult在运行时间、信息损失和可扩展性方面设计了对比实验。实验表明,在同一个数据表上进行个性化匿名是可行的,且匿名过程中的信息损失较小,利于准标识符属性的个性化匿名研究。
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关键词
个性化
k匿名
隐私保护
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Keywords
personalization
k-anonymity
privacy protection
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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