数据表k-匿名化的微聚集算法研究

韩建民; 岑婷婷; 虞慧群

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数据表的k-匿名化(k-anonymization)是数据发布时保护私有信息的一种重要方法.泛化/隐匿是实现k-匿名的传统技术,然而,该技术存在效率低、k-匿名化后数据的可用性差等问题.近年来,微聚集(Microaggregation)算法被应用到数据表的k-匿名化上,弥补了泛化/隐匿技术的不足,其基本思想是:将大量的数据按相似程度划分为若干类,要求每个类内元组数至少为k个,然后用类质心取代类内元组的值,实现数据表的k-匿名化.本文综述了微聚集算法的基本思想、相关技术和当前动态,对现有的微聚集算法进行了分类分析,并总结了微聚集算法的评估方法,最后对微聚集算法的研究难点及未来的发展趋势作了探讨.

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来源
《电子学报》 |2008年第10期|2021-2029|共9页
作者
韩建民; 岑婷婷; 虞慧群;
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作者单位

华东理工大学计算机科学与工程系,上海,200237;

浙江师范大学数理与信息工程学院,浙江金华,321004;

浙江师范大学数理与信息工程学院,浙江金华,321004;

华东理工大学计算机科学与工程系,上海,200237;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据安全;
关键词
k-匿名; 泛化/隐匿; 微数据; 微聚集; 隐私保护;

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