基于聚类的S-KACA匿名隐私保护算法

KACA是一种基于局域泛化的K-匿名化方法．基于该算法，结合敏感属性隐私保护度，提出了一种S-KACA算法．该算法能够更有针对性地保护敏感隐私属性，而且使发布后数据的可用性较高，但由于其在保护敏感隐私信息时设置了一个隐私保护度的参数，会影响算法执行效率，使大规模的数据集应用有一定的局限性．为解决这个问题，引入一个高效的聚类算法——K—Prototypes算法，并将其与S-KACA算法相结合，提出一种K—Prototypes—SKACA算法．该算法首先通过聚类算法K—Prototypes将整个微数据集划分成几个较大的簇，然后再采用S-KACA算法对这些簇的微数据进行匿名化处理．实验验证K—Prototypes—S—KACA算法在隐私保护程度和数据可用性的大小与S-KACA算法相近，但是算法运行效率却得到了很大的提高．

基于KCAC和CP-ABE的隐私保护方案研究

在商业化应用中,用户在信息共享中不能制定细粒度的访问控制,并且可能造成隐私泄露。为了解决此问题,提出了将KACA和CP-ABE算法相结合的方法来构造信息共享的隐私保护方案,实现以用户为中心的避免敏感信息泄露及可控的信息共享方案,并对方案进行了验证分析,证明了方案的可行性。

藏医“五味甘露浴疗法”治疗类风湿性关节炎的临床有效性研究

目的:评价藏药五味甘露浴疗法治疗类风湿性关节炎疾病的疗效评价。方法:80例类风湿性关节炎患者随机分成A、B组,给予A组五味甘露药浴未加卡擦药;B组五味甘露药浴主加卡擦药(西藏猫乳、龙脑冰片、水母雪莲、宽筋藤)。对患者治疗前后膝关节消肿和压痛程度进行测定并比较病症的变化确定治疗效果情况。治疗7天后,观察临床疗效。结果:B组显效率高于A组。结论:藏药五味甘露浴疗法(加卡擦药)治疗类风湿性关节炎疾病疗效较佳。

藏药七味红花卡擦散治疗乙肝的临床疗效探讨

目的探讨分析藏药七味红花卡擦散治疗乙肝的临床治疗效果。方法收集整理我院于2018年5月至2019年11月收治的180例乙肝患者的临床资料,将其作为本次研究的对象,按照患者所采取的不同治疗方法分为对照组(90例)和观察组(90例);对照组采用恩替卡韦治疗,观察组则采用藏药七味红花卡擦散治疗;对比两组患者治疗后的效果。结果观察组患者治疗总有效率93.33%(84/90)显著优于对照组患者治疗总有效率71.11%(64/90),P<0.05。结论给予乙肝患者应用藏药七味红花卡擦散治疗疗效显著,有效改善患者临床症状,促进肝功能恢复,具有临床应用推广价值。