【摘 要】
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为防止发布数据中敏感信息泄露,提出一种基于聚类的匿名保护算法。分析易被忽略的准标识符对敏感属性的影响,利用改进的K-means聚类算法对数据进行敏感属性聚类,使类内数据更
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
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为防止发布数据中敏感信息泄露,提出一种基于聚类的匿名保护算法。分析易被忽略的准标识符对敏感属性的影响,利用改进的K-means聚类算法对数据进行敏感属性聚类,使类内数据更相似。考虑等价类内敏感属性的多样性,对待发布表使用（K,L）-匿名算法进行聚类。实验结果表明,与传统K-匿名算法相比,该算法在实现隐私保护的同时,数据信息损失较少,执行时间较短。
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