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题名基于灰关联的k匿名数据流隐私保护算法
被引量：1
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作者
张岐山
郭昆
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机构
福州大学管理学院
福州大学数学与计算机科学学院福建福州
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出处
《东北石油大学学报》
CAS
北大核心
2012年第6期93-100,12,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(70871024)
福建省自然科学基金项目(2010J01358)
福州大学科技发展基金项目(201-xy-16)
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文摘
与静态数据不同,数据流具有潜在无限、快速到达、变化频繁等特点,使得数据流隐私保护面临问题.在保证匿名要求的前提下,从降低信息损失和节约计算时间角度,提出一种基于灰关联的数据流隐私保护匿名算法(DSAoGRA),采用灰色关联度描述元组间的相似度,将元组划分成k匿名簇,实现数据流的k匿名化.数据实验结果表明,该算法在满足匿名要求的同时,比CASTLE算法具有较低的信息损失和较少的计算时间.
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关键词
数据流
隐私保护
k匿名
灰关联分析
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Keywords
data stream
privacy protection
k-anonymity
grey relational analysis
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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