康茜,晏慧,雷建云.基于数据隐私保护的(L,K,d)算法[J].中南民族大学学报自然科学版,2020,39(5):517-523
基于数据隐私保护的(L,K,d)算法
(L, K, d) algorithm based on data privacy protection
  
DOI:10.12130/znmdzk.20200513
中文关键词: 隐私保护  K-匿名算法  (P,K,d)匿名算法  (L,K,d)多样化匿名算法
英文关键词: privacy protection  K-anonymity algorithm  (P,K,d) anonymity algorithm  (L,K,d) diversified anonymity algorithm
基金项目:国家科技支撑计划项目子课题(2015BAD29B01);湖北省自然科学基金资助项目(2017CFC886)
作者单位
康茜 中南民族大学 计算机科学学院武汉 430074 
晏慧 中南民族大学 计算机科学学院武汉 430074 
雷建云 中南民族大学 计算机科学学院武汉 430074 
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中文摘要:
      在数据被发布共享时,既要保证数据的真实性和有用性,又要保障个体的隐私安全。对已提出的K-匿名算法和(P,K,d)匿名算法进行改进,并提出了一种新的(L,K,d)多样化匿名算法。能够同时抵御关联攻击、同质攻击和背景知识攻击;既适用于单维敏感属性表又适用于多维敏感属性表。实验结果表明:(L,K,d)多样化匿名算法在提高了数据的隐私保护度的同时又保障了数据的可研究价值,具有一定的理论意义和实践意义。
英文摘要:
      When data is released and shared, not only the authenticity and usefulness of data should be ensured, but also the privacy of individuals should be protected. The existed K-anonymity algorithm and (P,K,d) anonymity algorithm are improved, and a new (L,K,d) diversity anonymity algorithm is proposed. The algorithm can resist association attack, homogeneity attack and background knowledge attack at the same time. It is suitable for single dimensional sensitive attribute table and multi-dimensional sensitive attribute table. The experiments result show that it not only improves the degree of data privacy protection, but also guarantees the research value of data, so it has certain theoretical and practical significance.
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