一種基于K-匿名的隱私保護(hù)算法.pdf

1、數(shù)據(jù)發(fā)布為數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)共享提供了便利,但是數(shù)據(jù)發(fā)布的同時(shí),個(gè)人隱私信息泄漏的問題也日益突出,隱私保護(hù)己成為數(shù)據(jù)庫安全領(lǐng)域面臨的一個(gè)新挑戰(zhàn)。K-匿名作為數(shù)據(jù)發(fā)布中保護(hù)個(gè)人隱私的一種重要方法受到了廣泛的關(guān)注。本文對(duì)K-匿名技術(shù)進(jìn)行深入研究,為了更好的平衡隱私保護(hù)與匿名數(shù)據(jù)可用性之間的矛盾問題,提出一種新的匿名模型及算法,主要研究內(nèi)容如下。
　　 本文針對(duì)現(xiàn)有K-匿名過程中沒有充分考慮敏感屬性的隱私保護(hù)度問題,提出一種基于敏感屬性隱

2、私保護(hù)度分組的(p,α)-Sensitive K-匿名隱私保護(hù)模型。該模型首先對(duì)不同的敏感屬性值進(jìn)行分析,根據(jù)敏感屬性的隱私保護(hù)度劃分成不同的組,然后為各個(gè)敏感屬性組設(shè)置不同的組隱私泄漏率,這樣不僅可以對(duì)隱私保護(hù)度相同的敏感屬性提供同樣的保護(hù),而且也可以對(duì)分組中高敏感性的屬性值提供更強(qiáng)的保護(hù)。同時(shí),本文對(duì)當(dāng)前匿名泛化算法的不足進(jìn)行分析,結(jié)合聚類和泛化的方法實(shí)現(xiàn)了(p,α)-Sensitive K-匿名模型,聚類的過程中使每個(gè)類中的元組盡