提出一种(γ,l-p,k)-匿名模型,模型引入了信息熵作为计算缺损数据的属性距离,通过敏感属性度高低分为不同的敏感级别,并设置相应的权重ω值,同时让等价类元组的不同敏感级别个数满足阈值γ。接着根据模型设计了加权信息熵匿名算法(Weigh...提出一种(γ,l-p,k)-匿名模型,模型引入了信息熵作为计算缺损数据的属性距离,通过敏感属性度高低分为不同的敏感级别,并设置相应的权重ω值,同时让等价类元组的不同敏感级别个数满足阈值γ。接着根据模型设计了加权信息熵匿名算法(Weighted Information Entropy Anonymous Algorithm based on Defect-Sensitive Attributes,WISA^(*))对缺损型数据集进行匿名化。实验结果表明,该算法不仅可以减少等价类信息损失,同时提高了敏感属性的多样性,从而降低了数据隐私泄露风险且复杂度较低。展开更多
针对相似攻击所造成隐私泄露的问题,提出(H,p,k)-匿名模型,通过对敏感属性分级,使等价类中元组不同敏感级别的个数满足设定阈值H,并设计满足该模型的匿名算法MAA-SLIE(Micro-aggregation Algorithm based on Sensitive Level Informatio...针对相似攻击所造成隐私泄露的问题,提出(H,p,k)-匿名模型,通过对敏感属性分级,使等价类中元组不同敏感级别的个数满足设定阈值H,并设计满足该模型的匿名算法MAA-SLIE(Micro-aggregation Algorithm based on Sensitive Level Information Entropy)。该算法基于贪心聚类思想,在聚类过程中保证等价类隐私安全指数最大,提高等价类中敏感属性多样性,降低隐私泄露风险,减少信息损失,通过实验验证了算法的合理性和有效性。展开更多
文摘提出一种(γ,l-p,k)-匿名模型,模型引入了信息熵作为计算缺损数据的属性距离,通过敏感属性度高低分为不同的敏感级别,并设置相应的权重ω值,同时让等价类元组的不同敏感级别个数满足阈值γ。接着根据模型设计了加权信息熵匿名算法(Weighted Information Entropy Anonymous Algorithm based on Defect-Sensitive Attributes,WISA^(*))对缺损型数据集进行匿名化。实验结果表明,该算法不仅可以减少等价类信息损失,同时提高了敏感属性的多样性,从而降低了数据隐私泄露风险且复杂度较低。
文摘针对相似攻击所造成隐私泄露的问题,提出(H,p,k)-匿名模型,通过对敏感属性分级,使等价类中元组不同敏感级别的个数满足设定阈值H,并设计满足该模型的匿名算法MAA-SLIE(Micro-aggregation Algorithm based on Sensitive Level Information Entropy)。该算法基于贪心聚类思想,在聚类过程中保证等价类隐私安全指数最大,提高等价类中敏感属性多样性,降低隐私泄露风险,减少信息损失,通过实验验证了算法的合理性和有效性。
