面向近邻泄露的数值型敏感属性隐私保护方法

谢静; 张健沛; 杨静; 张冰

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面向近邻泄露的数值型敏感属性隐私保护方法

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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.

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来源
《通信学报》 |2015年第4期|96-104|共9页
作者
谢静; 张健沛; 杨静; 张冰;
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作者单位

哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;

哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;

哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;

哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;

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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
隐私保护; 数值型敏感属性; 近邻泄露; 离散化;

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