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一种基于(p^+,α)-敏感k-匿名的增强隐私保护模型 被引量:5
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作者 黄石平 顾金媛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第11期3465-3468,共4页
将发布的数据用于微观数据表包含的敏感属性分析,同时保持个人隐私,是一个越来越重要的问题。当前,k-匿名模型用于保护隐私数据公布,然而当以身份公开为重点时,k-匿名模型在某种程度上并不能保护属性公开。基于此,提出了一种新的基于(p+... 将发布的数据用于微观数据表包含的敏感属性分析,同时保持个人隐私,是一个越来越重要的问题。当前,k-匿名模型用于保护隐私数据公布,然而当以身份公开为重点时,k-匿名模型在某种程度上并不能保护属性公开。基于此,提出了一种新的基于(p+,α)-敏感k-匿名隐私保护模型,敏感属性首先通过其敏感性进行分类,然后发布敏感属性归属的类别。与以往增强k-匿名模型不同,该模型允许发布更多的信息,但不会影响隐私。实验结果表明,新提出的模型可以显著降低违反保密性。 展开更多
关键词 K-匿名模型 隐私保护 微观数据表
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