【摘 要】
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针对隐私保护中数据隐私量和数据效用的量化问题,基于度量空间和范数基本原理提出了一种结构化数据隐私与数据效用度量模型。首先,给出数据数值化处理方法,将数据表转变为矩
【机 构】
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贵州大学数学与统计学院,贵州大学贵州省公共大数据重点实验室,贵州大学计算机科学与技术学院,贵州大学密码学与数据安全研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61662009,61772008);国家“十三五”密码发展基金资助项目(MMJJ20170129);贵州省科技计划资助项目(黔科合基础[2016]2315，黔科合基础[2017]1045，黔科合重大专项字[2017]3002，黔科合重大专项字[2018]3001)
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针对隐私保护中数据隐私量和数据效用的量化问题,基于度量空间和范数基本原理提出了一种结构化数据隐私与数据效用度量模型。首先,给出数据数值化处理方法,将数据表转变为矩阵进行运算;其次,引入隐私偏好函数,度量敏感属性随时间的变化;然后,分析隐私保护模型,量化隐私保护技术产生的变化;最后,构建度量空间,给出了隐私量、数据效用和隐私保护程度计算式。通过实例分析,该度量模型能够有效反映隐私信息量。
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