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面向相关多敏感属性的隐私保护方法

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【英文篇名】	Privacy preserving approaches for relational multiple sensitive attributes
【下载频次】	★★★★★
【作者】	李立; 袁方; 郗亚辉;
【英文作者】	LI Li; YUAN Fang; XI Ya-hui (College of Mathematics and Computer Science; Hebei University; Baoding 071000; Hebei; China);
【作者单位】	河北大学数学与计算机学院;
【文献出处】	山东大学学报(理学版) , Journal of Shandong University(Natural Science), 编辑部邮箱 2011年 05期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	数据隐私; 相关多敏感属性; k-多样性; 独立相关; 联合相关;
【英文关键词】	data privacy; relational multi-sensitive attribute; k-diversity; independent relational; joint relational;
【摘要】	将现有的敏感属性隐私保护方法直接应用于相关多敏感属性的隐私保护中会导致隐私数据的泄漏。本文借鉴有损连接对隐私数据进行保护的思想,对表中的记录进行聚类,保证了关系表中的记录按敏感等级划分。其次,对已划分的记录按照频率比较策略进行分组,提出了一种基于聚类的相关多敏感属性数据分组算法。实验结果表明该算法可以有效地防止隐私泄露,增强了数据发布的安全性。
【英文摘要】	Directly applying the existing sensitive attribute privacy protection methods to multiple sensitive attributes privacy protection can divulge the privacy data.Firstl,the thought of lossy join to protect privacy data was inherited,and the records of tables were clustered to guarantee the sensitive rank division in tables.Then,the records were grouped according to the frequency of comparative strategy.And a grouping algorithm aimed at data containing multi-sensitive attributes was proposed based on the cluste...
【基金】	河北省教育厅科学研究重点项目(ZH200804)
【更新日期】	2011-06-28
【分类号】	TP309
【正文快照】	0引言随着计算机技术及网络技术的快速发展,信息资源共享成为需求。然而信息共享的同时,个人隐私信息的泄漏问题却日益严重。虽然各独立的数据发布单位会分别采取措施隐藏发布数据中的个人身份标识或某些隐私数据,但是值得注意的是通过在多个公开的数据源间进行连接操作往往会?

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