【摘 要】
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在数据开放共享中的发布环节,存在利用属性关联性构建背景知识墙推测隐私的攻击,造成严重隐私披露。基于上述攻击与目前匿名算法多数针对单敏感属性的缺陷,本文提出了一种基
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院; 贵州省公共大数据重点实验室; 密码学与数据安全研究所; 贵州大学数学与统计学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61662009,61772008);“十三五”国家密码发展基金(No.MMJJ20170129);贵州省科技计划项目(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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在数据开放共享中的发布环节,存在利用属性关联性构建背景知识墙推测隐私的攻击,造成严重隐私披露。基于上述攻击与目前匿名算法多数针对单敏感属性的缺陷,本文提出了一种基于关联规则的多敏感属性匿名算法。在该算法中,使用Aprior算法建立属性间的关联规则,利用互信息量的应用意义度量其关联度,为准标识属性的分级分类提供依据;同时加入泛化边界的思想与权重设置,避免产生较大的匿名成本。通过实验对比表明,该算法不但在一定程度上解决保护数据的同时可避免上述攻击的发生,而且减少了数据损失,实现了数据效用与隐私保护之间的均衡。
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