【摘 要】
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现有的隐私保护匿名技术主要针对准标识符属性进行操作,没有考虑到敏感属性的不同取值之间的特定联系,导致个人隐私信息的泄露。本文针对敏感属性取值之间的关联进行详细研
【机 构】
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数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学) 北京 100872 中国人民大学 信息学院计算机系 北京 100872
【出 处】
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2011年中国计算机学会服务计算学术会议(CCF NCSC2011)
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现有的隐私保护匿名技术主要针对准标识符属性进行操作,没有考虑到敏感属性的不同取值之间的特定联系,导致个人隐私信息的泄露。本文针对敏感属性取值之间的关联进行详细研究,继承了有损连接对原始数据进行保护的思想,针对L-diversity提出了基于高效多属性再聚类的匿名算法。算法对近似的敏感属性值进行聚类,有效地保护近似敏感属性值;对准标识符属性赋予权重,保留对查询服务价值大的属性;通过再聚类算法得到的数据精确度高,价值高。真实数据集上的大量实验结果表明所提出的算法的查询纠错率、分析纠错率与现有的聚类算法和有损连接算法相比都有明显提升,查询精确率、分析精确率也有所提高,近似攻击率降低到0%。
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