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抵制敏感属性相似性攻击的(p,k,d)-匿名模型被引量：5: 1; 作者贾俊杰陈露婷《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期132-137,共6页; 针对当前p-Sensitive k-匿名模型未考虑敏感属性语义相似性,不能抵制相似性攻击的问题,提出一种可抵制相似性攻击的(p,k,d)-匿名模型。根据语义层次树对敏感属性值进行语义分析,计算敏感属性值之间的语义相异值,使每个等价类在满足k匿... 展开更多; 关键词数据发布隐私保护 p—Sensitive K-匿名模型 (p k d)-匿名模型相似性攻击; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于敏感信息邻近抵抗的匿名方法被引量：6: 2; 作者桂琼吕永军程小辉《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期142-149,184,共9页; 针对相似性攻击造成隐私泄露的问题,构建一种(r,k)-匿名模型,基于敏感属性语义关联,设定邻近抵抗阈值r,并提出满足该模型的匿名方法GDPPR。采用模糊聚类技术完成簇的划分,结合敏感属性相异度得出距离矩阵,使得每个等价类中相邻语义下的... 展开更多; 关键词数据匿名相似性攻击模糊聚类邻近抵抗数据泛化; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于聚类的个性化(l,c)-匿名算法被引量：4: 3; 作者王平水王建东《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第23期16-20,共5页; 目前多数l-多样性匿名算法对所有敏感属性值均作同等处理,没有考虑其敏感程度和具体分布情况,容易受到相似性攻击和偏斜性攻击;而且等价类建立时执行全域泛化处理,导致信息损失较高。提出一种基于聚类的个性化(lc)-匿名算法,通过定义... 展开更多; 关键词数据发布隐私保护 l-多样性相似性攻击偏斜性攻击; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于敏感度的个性化(α,l)-匿名方法被引量：7: 4; 作者赵爽陈力《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期115-120,共6页; 目前多数隐私保护匿名模型不能满足面向敏感属性值的个性化保护需求,也未考虑敏感属性值的分布情况,易受相似性攻击。为此,提出基于敏感度的个性化(α,l)-匿名模型,通过为敏感属性值设置敏感度,并定义等敏感度组的概念,对等价类中各等... 展开更多; 关键词隐私保护 l-多样性敏感度聚类个性化相似性攻击; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于部分重编码的流数据发布隐私保护算法被引量：2: 5; 作者赵素蕊高双喜《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期109-113,共5页; 针对流数据具有变化无常、流动极快、潜在无限等特征,相比静态数据隐私保护难度更大的问题,在流数据的基础上提出一种新的数据信息匿名算法,解决了敏感值及其敏感等级随数据转变而转变的难题,能有效地避免匿名流数据遭受链接攻击、相似... 展开更多; 关键词流数据匿名模型链接攻击相似性攻击敏感分级; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于分类敏感属性语义距离的隐私保护模型: 6; 作者孙艳正陈伟鹤詹永照《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第10期3823-3827,共5页; 针对传统的k-匿名模型不能有效地解决数据发布中分类敏感属性的相似性攻击问题,提出了新的隐私保护模型——α-similarity k-anonymity模型。由于分类属性值并不是严格意义上有序的,目前缺少一种很好的方法来评价其相似程度。从语义学... 展开更多; 关键词隐私保护数据发布 K-匿名敏感属性相似性攻击语义相似性; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名抵制敏感属性相似性攻击的(p,k,d)-匿名模型被引量：5: 1; 作者贾俊杰陈露婷; 机构西北师范大学计算机科学与工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期132-137,共6页; 基金兰州市科技计划项目(20141256); 文摘针对当前p-Sensitive k-匿名模型未考虑敏感属性语义相似性,不能抵制相似性攻击的问题,提出一种可抵制相似性攻击的(p,k,d)-匿名模型。根据语义层次树对敏感属性值进行语义分析,计算敏感属性值之间的语义相异值,使每个等价类在满足k匿名的基础上至少存在p个满足d-相异的敏感属性值来阻止相似性攻击。同时考虑到数据的可用性,模型采用基于距离的度量方法划分等价类以减少信息损失。实验结果表明,提出的(p,k,d)-匿名模型相对于p-Sensitive k-匿名模型不仅可以降低敏感属性泄露的概率,更能有效地保护个体隐私,还可以提高数据可用性。; 关键词数据发布隐私保护 p—Sensitive K-匿名模型 (p k d)-匿名模型相似性攻击; Keywords data release privacy preservation p-Sensitive k-anonymous model （p, k, d）-anonymous model similarity attack; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于敏感信息邻近抵抗的匿名方法被引量：6: 2; 作者桂琼吕永军程小辉; 机构桂林理工大学信息科学与工程学院武汉理工大学信息工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期142-149,184,共9页; 基金国家自然科学基金地区科学基金项目(61862019) 广西自然科学基金面上项目(2017GXNSFAA198223)。; 文摘针对相似性攻击造成隐私泄露的问题,构建一种(r,k)-匿名模型,基于敏感属性语义关联,设定邻近抵抗阈值r,并提出满足该模型的匿名方法GDPPR。采用模糊聚类技术完成簇的划分,结合敏感属性相异度得出距离矩阵,使得每个等价类中相邻语义下的敏感属性取值频率不高于阈值r,同时保证较高的数据可用性。在两个标准数据集上的实验结果表明,该方案能够较好地满足(r,k)-匿名模型,有效抵抗相似性攻击,减少泛化产生的信息损失。; 关键词数据匿名相似性攻击模糊聚类邻近抵抗数据泛化; Keywords data anonymity similar attack fuzzy clustering proximity resistance data generalization; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于聚类的个性化(l,c)-匿名算法被引量：4: 3; 作者王平水王建东; 机构南京航空航天大学计算机科学与技术学院安徽财经大学管理科学与工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第23期16-20,共5页; 基金国家自然科学基金(No.71071001) 安徽省自然科学基金项目(No.11040606M140); 文摘目前多数l-多样性匿名算法对所有敏感属性值均作同等处理,没有考虑其敏感程度和具体分布情况,容易受到相似性攻击和偏斜性攻击;而且等价类建立时执行全域泛化处理,导致信息损失较高。提出一种基于聚类的个性化(lc)-匿名算法,通过定义最大比率阈值和不同敏感属性值的敏感度来提高数据发布的安全性,运用聚类技术产生等价类以减少信息损失。理论分析和实验结果表明,该方法是有效和可行的。; 关键词数据发布隐私保护 l-多样性相似性攻击偏斜性攻击; Keywords data release privacy preservation l-diversity similarity attack skewness attack; 分类号 TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构] TP311.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于敏感度的个性化(α,l)-匿名方法被引量：7: 4; 作者赵爽陈力; 机构天津财经大学管理信息系统系; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期115-120,共6页; 文摘目前多数隐私保护匿名模型不能满足面向敏感属性值的个性化保护需求,也未考虑敏感属性值的分布情况,易受相似性攻击。为此,提出基于敏感度的个性化(α,l)-匿名模型,通过为敏感属性值设置敏感度,并定义等敏感度组的概念,对等价类中各等敏感度组设置不同的出现频率,满足匿名隐私保护的个性化需求。通过限制等价类中同一敏感度的敏感属性值出现的总频率,控制敏感属性值的分布,防止相似性攻击。提出一种基于聚类的个性化(α,l)-匿名算法,实现匿名化处理。实验结果表明,该算法能以与其他l-多样性匿名模型近似的信息损失量和时间代价,提供更好的隐私保护。; 关键词隐私保护 l-多样性敏感度聚类个性化相似性攻击; Keywords privacy preservation l-diversity sensitivity clustering personalized similarity attack; 分类号 TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于部分重编码的流数据发布隐私保护算法被引量：2: 5; 作者赵素蕊高双喜; 机构河北经贸大学计算机中心河北经贸大学信息技术学院; 出处《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期109-113,共5页; 基金河北省社会科学基金(批准号:62548589); 文摘针对流数据具有变化无常、流动极快、潜在无限等特征,相比静态数据隐私保护难度更大的问题,在流数据的基础上提出一种新的数据信息匿名算法,解决了敏感值及其敏感等级随数据转变而转变的难题,能有效地避免匿名流数据遭受链接攻击、相似性攻击以及基于敏感分级的链接攻击威胁.仿真实验结果表明,该流数据匿名模型可有效地保护数据的匿名信息.; 关键词流数据匿名模型链接攻击相似性攻击敏感分级; Keywords streaming data anonymous model link attack similarity attack sensitive classification; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于分类敏感属性语义距离的隐私保护模型: 6; 作者孙艳正陈伟鹤詹永照; 机构江苏大学计算机科学与通信工程学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第10期3823-3827,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(60603041) 江苏省教育厅自然科学基金资助项目(09KJB520003) 江苏大学高级人才启动基金资助项目(07JDG031); 文摘针对传统的k-匿名模型不能有效地解决数据发布中分类敏感属性的相似性攻击问题,提出了新的隐私保护模型——α-similarity k-anonymity模型。由于分类属性值并不是严格意义上有序的,目前缺少一种很好的方法来评价其相似程度。从语义学角度出发,采用分类树的框架来衡量等价类中敏感属性值的语义相似性。实验结果表明,该模型不仅能有效解决身份泄露问题,还能有效解决相似性攻击问题,提供更好的隐私保护效果。; 关键词隐私保护数据发布 K-匿名敏感属性相似性攻击语义相似性; Keywords privacy preservation microdata publishing k-anonymity sensitive attribute similarity attack semantic similarity; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	抵制敏感属性相似性攻击的(p,k,d)-匿名模型	贾俊杰陈露婷	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2018	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于敏感信息邻近抵抗的匿名方法	桂琼吕永军程小辉	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2020	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种基于聚类的个性化(l,c)-匿名算法	王平水王建东	《计算机工程与应用》 CSCD	2012	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于敏感度的个性化(α,l)-匿名方法	赵爽陈力	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2015	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于部分重编码的流数据发布隐私保护算法	赵素蕊高双喜	《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心	2018	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于分类敏感属性语义距离的隐私保护模型	孙艳正陈伟鹤詹永照	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料