东南大学学报（自然科学版）
東南大學學報（自然科學版）
동남대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SOUTHEAST UNIVERSITY
2010年
4期
699-703
,共5页
刘腾腾%倪巍伟%崇志宏%张勇
劉騰騰%倪巍偉%崇誌宏%張勇
류등등%예외위%숭지굉%장용
隐私保护%多敏感属性%数值型数据%数据发布
隱私保護%多敏感屬性%數值型數據%數據髮佈
은사보호%다민감속성%수치형수거%수거발포
为避免多维数值敏感属性数据发布中的近似猜测攻击,基于分解思想提出了一种有效的数据发布方法(l-MNSA).首先通过按敏感属性值均匀间隔分组的方法,提出针对单维数值敏感属性的l-SNSA算法;然后提出最小距离的思想,通过将敏感属性统一化并按最小距离均匀间隔分组,提出适用于多维数值敏感属性的l-MNSA算法.与以往仅针对单敏感属性的发布算法相比,该算法同时能对多维敏感属性提供较好的保护.实验结果表明,采用l-MNSA算法发布的数据,其组内最小差异与l-SNSA算法针对各维属性分别发布的结果相比,平均降低10%左右,算法时间复杂度仍为O(nlgn).该算法可以较好地均衡发布数据的安全性和可用性,是有效可行的.
為避免多維數值敏感屬性數據髮佈中的近似猜測攻擊,基于分解思想提齣瞭一種有效的數據髮佈方法(l-MNSA).首先通過按敏感屬性值均勻間隔分組的方法,提齣針對單維數值敏感屬性的l-SNSA算法;然後提齣最小距離的思想,通過將敏感屬性統一化併按最小距離均勻間隔分組,提齣適用于多維數值敏感屬性的l-MNSA算法.與以往僅針對單敏感屬性的髮佈算法相比,該算法同時能對多維敏感屬性提供較好的保護.實驗結果錶明,採用l-MNSA算法髮佈的數據,其組內最小差異與l-SNSA算法針對各維屬性分彆髮佈的結果相比,平均降低10%左右,算法時間複雜度仍為O(nlgn).該算法可以較好地均衡髮佈數據的安全性和可用性,是有效可行的.
위피면다유수치민감속성수거발포중적근사시측공격,기우분해사상제출료일충유효적수거발포방법(l-MNSA).수선통과안민감속성치균균간격분조적방법,제출침대단유수치민감속성적l-SNSA산법;연후제출최소거리적사상,통과장민감속성통일화병안최소거리균균간격분조,제출괄용우다유수치민감속성적l-MNSA산법.여이왕부침대단민감속성적발포산법상비,해산법동시능대다유민감속성제공교호적보호.실험결과표명,채용l-MNSA산법발포적수거,기조내최소차이여l-SNSA산법침대각유속성분별발포적결과상비,평균강저10%좌우,산법시간복잡도잉위O(nlgn).해산법가이교호지균형발포수거적안전성화가용성,시유효가행적.
