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隐私保护数据发布中身份保持的匿名方法

Identity-Reserved Anonymity in Privacy Preserving Data Publishing

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【作者】 童云海陶有东唐世渭杨冬青

【Author】 TONG Yun-Hai, TAO You-Dong, TANG Shi-Wei, YANG Dong-Qing (Key Laboratory of Machine Perception of Ministry of Education (Peking University), Beijing 100871, China)

【机构】 机器感知与智能教育部重点实验室(北京大学)

【摘要】 在隐私保护的数据发布研究中,目前的方法通常都是先删除身份标识属性,然后对准标识属性进行匿名处理.分析了单一个体对应多个记录的情况,提出了一种保持身份标识属性的匿名方法,它在保持隐私的同时进一步提高了信息有效性.采用概化和有损连接两种实现方式.实验结果表明,该方法提高了信息有效性,具有很好的实用性.

【Abstract】 In the research of privacy preserving data publishing, the present method always removes the individual identification attributes and then anonymizes the quasi-identifier attributes. This paper analyzes the situation of multiple records one individual and proposes the principle of identity-reserved anonymity. This method reserves more information while maintaining the individual privacy. The generalization and loss-join approaches are developed to meet this requirement. The algorithms are evaluated in an experimental scenario, reserving more information and demonstrating practical applicability of the approaches.

【基金】 国家自然科学基金No.60403041~~
  • 【文献出处】 软件学报 ,Journal of Software , 编辑部邮箱 ,2010年04期
  • 【分类号】TP311.13
  • 【被引频次】101
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