【摘 要】
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面向聚类的数据隐藏通常使用数据扰动技术来防止敏感信息泄露。针对现有的面向聚类的数据扰动方法隐私保护度低的问题,提出一种基于平面反射的数据扰动方法。将发布对象的全部属性两两配对构成平面上的点,再随机选择一条直线作每对属性关于直线的对称点,转换后的数据即为发布的数据。实验结果表明,该方法具有较好的隐私保护度和聚类可用性,且对高维数据具有良好的适应性。
【机 构】
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安徽师范大学计算机与信息学院,安徽师范大学网络与信息安全安徽省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61702010,61772034),安徽省自然科学基金资助项目(1708085MF156),安徽师范大学创新基金资助项目(2017XJJ93).
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面向聚类的数据隐藏通常使用数据扰动技术来防止敏感信息泄露。针对现有的面向聚类的数据扰动方法隐私保护度低的问题,提出一种基于平面反射的数据扰动方法。将发布对象的全部属性两两配对构成平面上的点,再随机选择一条直线作每对属性关于直线的对称点,转换后的数据即为发布的数据。实验结果表明,该方法具有较好的隐私保护度和聚类可用性,且对高维数据具有良好的适应性。
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