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1.
基于多敏感属性分级的(
α
ij,
k,m)-匿名隐私保护方法
王秋月, 葛丽娜, 耿博, 王利娟
计算机应用
2018, 38 (1):
67-72.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071863
针对单敏感属性匿名化存在的局限性和关联攻击的危害问题,提出了基于贪心算法的(
α
ij,
k,
m)-匿名模型。首先,该(
α
ij,
k,
m)-匿名模型主要针对多敏感属性信息进行保护;然后,该模型为每个敏感属性的敏感值进行分级设置,有
m个敏感属性就有
m个分级表;其次,并为每个级别设置一个特定的
α
ij;最后,设计了基于贪心策略的(
α
ij,
k,
m)匿名化算法,采取局部最优方法,实现该模型的思想,提高了对数据的隐私保护程度,并从信息损失、执行时间、等价类敏感性距离三个方面对4个模型进行对比。实验结果证明,该模型虽然执行时间稍长,但信息损失量小,对数据的隐私保护程度高,能够抵制关联攻击,保护多敏感属性数据。
参考文献 |
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