【摘 要】
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近年来,随着人们对数据发布环境下的隐私保护问题日益关注,出现了许多支持隐私保护的数据发布模型,例如k-anonymity和l-diversity.但是这些支持隐私保护的数据发布模型有一个
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系,北京,100084
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近年来,随着人们对数据发布环境下的隐私保护问题日益关注,出现了许多支持隐私保护的数据发布模型,例如k-anonymity和l-diversity.但是这些支持隐私保护的数据发布模型有一个共同的缺陷,即它们都是"一次性"模型,不支持数据表更新后的重发布,这显然不能满足实际需要.m-invariance模型虽然较好地解决了数据重发布问题,但其实现算法中没有考虑属性在不同发布用途中的权重,从而导致算法执行效率较低.提出的WmI(weighted-m-invariance)算法,在数据抽象化处理的过程中充分考虑了属性的权重,简化了原算法的执行过程;并在确保数据可用性的前提下大幅度提高了算法的执行效率.
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