面向多元组关系-集值数据的脱敏方法

对数据发布中传统方法脱敏多元组关系-集值数据可能导致信息泄露以及产生较高信息损失的问题进行研究,提出基于(K,L)-多样性模型的多元组关系-集值数据的脱敏方法PAHI。根据准标识符将多元组数据转换为单元组数据;用信息增益比优化分割方法,实现集值数据K-匿名;引入敏感度值建立集值指纹桶,采用敏感度距离优化剩余元组的处理,实现关系-集值数据L-多样性。引入辨识度度量标准和信息熵计算K和L的阈值。安全性分析和实验验证,对比现有的脱敏方法,该方法保证了脱敏后数据安全,降低了时间开销和信息损失,提高了数据的可用性。