-
题名面向数值型敏感属性的分级l-多样性模型
被引量：23
- 1
-
-
作者
韩建民
于娟
虞慧群
贾泂
-
机构
浙江师范大学数理与信息工程学院
华东理工大学计算机科学与工程系
-
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2011年第1期147-158,共12页
-
基金
国家自然科学基金项目(60773094,60473055)
上海市曙光计划基金项目(07SG32)
上海市浦江人才计划基金项目(05PJ14030)
-
文摘
近年来,数据发布隐私保护问题受到了广泛关注,相继提出了多种隐私保护匿名模型.l-多样性模型是其中保护个体隐私的有效方法,但现有的l-多样性模型只适合处理分类型敏感属性,不适合处理数值型敏感属性.为此,提出面向数值型敏感属性的分级l-多样性模型,包括分级相异l-多样性、分级信息熵l-多样性和分级递归(c,l)-多样性.所提出的模型首先将数值型敏感属性域分级,再基于分级信息实现数值型敏感属性的l-多样性.设计了实现这些模型的l-Incognito算法.并且从匿名表的多样性角度进行了比较,实验表明分级l-多样性表比未分级的l-多样性表具有更高的多样度,因此具有更强的抵制同质性攻击和背景知识攻击的能力.
-
关键词
K-匿名
同质性攻击
背景知识攻击
l-多样性
数值型敏感属性
-
Keywords
k-anonymity
homogeneity attack
background knowledge attack
l-diversity
numerical sensitive attribute
-
分类号
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
-
题名面向近邻泄露的数值型敏感属性隐私保护方法
- 2
-
-
作者
谢静
张健沛
杨静
张冰
-
机构
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
-
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第4期96-104,共9页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61073041
61073043
+3 种基金
61370083
61402126)
教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20112304110011
20122304110012)~~
-
文摘
提出一种面向近邻泄露的数值型敏感属性隐私保护方法,该方法首先在保护准标识符属性和数值型敏感属性内在关系的前提下,将数值型敏感属性进行离散化划分;然后,提出一种面向近邻泄露的隐私保护原则——(k,ε)-proximity;最后,设计了最大邻域优先算法MNF(maximal neighborhood first)来实现该原则。实验结果表明,提出的方法能在有效保护数值型敏感信息不泄露的同时保持较高的数据效用,并且保护了数据间的关系。
-
关键词
隐私保护
数值型敏感属性
近邻泄露
离散化
-
Keywords
privacy preserving
numerical sensitive attributes
proximity privacy
discretization
-
分类号
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
-
题名多维数值型敏感属性数据的个性化隐私保护方法
被引量：19
- 3
-
-
作者
张梅舒
徐雅斌
-
机构
网络文化与数字传播北京市重点实验室(北京信息科技大学)
北京信息科技大学计算机学院
北京材料基因工程高精尖创新中心(北京信息科技大学)
-
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第2期491-496,共6页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61672101)
网络文化与数字传播北京市重点实验室资助项目(ICDDXN004)
信息网络安全公安部重点实验室开放课题资助项目(C18601)~~
-
文摘
为了解决多维数值型敏感属性数据隐私保护方法中存在的准标识符属性信息损失大,以及不能满足用户对数值型敏感属性重要性排序的个性化需求问题,提出一种基于聚类和加权多维桶分组(MSB)的个性化隐私保护方法。首先,根据准标识符的相似程度,将数据集划分成若干准标识符属性值相近的子集;然后,考虑到用户对敏感属性的敏感程度不同,将敏感程度和多维桶的桶容量用于计算加权选择度和构建加权多维桶;最后,依此对数据进行分组和匿名化处理。选用UCI的标准Adult数据集中的8个属性进行实验,并与基于聚类和多维桶的数据隐私保护方法MNSACM和基于聚类和加权多维桶分组的个性化隐私保护方法WMNSAPM进行对比。实验结果表明,所提方法整体较优,并且在减少信息损失和运行时间方面明显优于对比方法,提高了数据质量和运行效率。
-
关键词
隐私保护
多维数值型敏感属性
聚类
匿名化
个性化
-
Keywords
privacy protection
multiple numerical sensitive attribute
clustering
anonymity
personalization
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名面向数值型敏感属性的隐私保护方案
- 4
-
-
作者
王涛
温蜜
-
机构
上海电力学院计算机科学与技术学院
-
出处
《计算机系统应用》
2019年第7期184-190,共7页
-
基金
国家自然科学基金(61572311,61602295)~~
-
文摘
针对现有的个性化隐私匿名技术不能很好地解决数值型敏感属性容易遭受近邻泄漏的问题,提出了一种基于聚类技术的匿名模型——(εi,k)-匿名模型.该模型首先基于聚类技术将按升序排列的敏感属性值划分到几个值域区间内;然后,提出了针对数值型敏感属性抵抗近邻泄漏的(εi,k)-匿名原则;最后,提出了一种最大桶优先算法来实现(εi,k)-匿名原则.实验结果表明,与已有的面向数值型敏感属性抗近邻泄漏方案相比,该匿名方案信息损失降低,算法执行效率提高,可以有效地降低用户隐私泄露风险.
-
关键词
隐私保护
数值型敏感属性
近邻泄露
(εi
k)-匿名模型
-
Keywords
privacypreserving
numerical sensitive attributes
proximity privacy
(εi, k)-anonymity model
-
分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
