在信息时代,人们的各种行为数据被大量收集,例如,个人的收入账单、医疗信息等由企业或组织自身收集的信息,还有外卖平台、电商购物平台、社交平台等由第三方应用收集的用户信息,这些信息被收集后会被一些机构或组织进行发布和共享。信息的共享为一些科学调查、商业性预测等提供了方便,但是同时也对个人隐私带来了很大的隐患。个人隐私包含个人身份信息、个人与群体间的关系信息等诸多方面,其中个人身份信息的隐私保护是在隐私保护工作中最基本的着力点,其他的隐私保护工作都要在此基础之上进行。其中,关系表和社交网络图的隐私保护有着广泛的应用。XML(可扩展标记语言)是一种重要的Internet数据表示和数据交换格式,具有非常灵活的表达能力。它不受互联网平台、操作系统和编程语言限制的特点,因此被广泛接受和使用。在数据发布时,也有大量的包含个人信息的XML格式的文档数据。目前关于隐私保护的研究热点主要集中于关系表或社交网络图,在关系表或社交网络图等方面的研究非常丰富,其隐私模型和保护方法也趋于成熟,而在半结构化数据上的隐私保护研究则及其稀少,相关研究尚不够深入,且很难适应不同DTD格式的XML文档。本文提出了一种通用性较强的半结构化数据隐私保护模型——X-km-匿名模型,对具有知识背景的攻击情景,设计了一种合理的数据查找方法,以得到具有泄露风险的敏感数据,然后采用了一种基于限制发布的匿名方法对原始数据进行匿名保护,匿名算法采用自底向上的启发式算法,通过满足X-km-匿名来提供隐私保证,本文提出了两种可靠的数据效用分析指标,分别从文档相似度和查询准确率两方面来综合衡量,并通过实验验证和比较了本文提出的匿名方法的可行性和在不同效用指标下的优劣性。