【摘 要】
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随着移动医疗的飞速发展,医疗机构在共享个人医疗数据的同时也存在着隐私泄漏的隐患。基于k-匿名和l-多样性模型,提出利用个性化熵l-多样性隐私保护模型来细粒度地保护用户的
【机 构】
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湖南科技学院电子与信息工程学院; 中南大学信息科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金No.61502163;湖南省教育厅科研项目No.2015C0589;中南大学中央高校基本科研业务费专项资金No.2016zzts060;湖南科技学院计算机应用技术重点学科资助项目;湖南省自然科学基金面上项目No.2018JJ2147~~
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随着移动医疗的飞速发展,医疗机构在共享个人医疗数据的同时也存在着隐私泄漏的隐患。基于k-匿名和l-多样性模型,提出利用个性化熵l-多样性隐私保护模型来细粒度地保护用户的隐私,通过区分强弱敏感属性值来提高对敏感属性的约束,降低敏感信息及强信息的泄漏概率,从而达到医疗数据共享安全。通过数据分析及实验结果表明,该方法在提高数据精度的同时可以减少执行时间,而且能提高服务质量,比既有的方案更有效。
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