【摘 要】
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随着信息化的迅速发展,敏感数据发布与共享环境中的个体隐私信息的安全性问题一直是数据隐私研究的热点。现有的匿名算法仅针对准标识符泛化实现隐私保护,未考虑敏感属性的个
【机 构】
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西北师范大学计算机科学与工程学院;
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随着信息化的迅速发展,敏感数据发布与共享环境中的个体隐私信息的安全性问题一直是数据隐私研究的热点。现有的匿名算法仅针对准标识符泛化实现隐私保护,未考虑敏感属性的个性化保护问题。为此提出基于p-sensitive k匿名模型的敏感属性个性化算法。首先用户根据自身的敏感程度定义敏感属性的敏感泛化,之后运用敏感属性泛化树对敏感属性泛化发布精度较低的敏感属性值,实现敏感属性的个性化保护。实验结果表明,基于p-sensitive k匿名模型的敏感属性个性化算法相对于其他匿名算法在某些实验条件下具有较短的执行时间以及更少的信息损失度,有效的实现了敏感属性的个性化保护。
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