计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2011年
1期
147-158
,共12页
韩建民%于娟%虞慧群%贾洞
韓建民%于娟%虞慧群%賈洞
한건민%우연%우혜군%가동
k-匿名%同质性攻击%背景知识攻击%l-多样性%数值型敏感属性
k-匿名%同質性攻擊%揹景知識攻擊%l-多樣性%數值型敏感屬性
k-닉명%동질성공격%배경지식공격%l-다양성%수치형민감속성
近年来,数据发布隐私保护问题受到了广泛关注,相继提出了多种隐私保护匿名模型.l-多样性模型是其中保护个体隐私的有效方法,但现有的l-多样性模型只适合处理分类型敏感属性,不适合处理数值型敏感属性.为此,提出面向数值型敏感属性的分级l-多样性模型,包括分级相异l-多样性、分级信息熵l-多样性和分级递归(c,l)-多样性.所提出的模型首先将数值型敏感属性域分级,再基于分级信息实现数值型敏感属性的l-多样性.设计了实现这些模型的l-Incognito算法.并且从匿名表的多样性角度进行了比较,实验表明分级l-多样性表比未分级的l-多样性表具有更高的多样度,因此具有更强的抵制同质性攻击和背景知识攻击的能力.
近年來,數據髮佈隱私保護問題受到瞭廣汎關註,相繼提齣瞭多種隱私保護匿名模型.l-多樣性模型是其中保護箇體隱私的有效方法,但現有的l-多樣性模型隻適閤處理分類型敏感屬性,不適閤處理數值型敏感屬性.為此,提齣麵嚮數值型敏感屬性的分級l-多樣性模型,包括分級相異l-多樣性、分級信息熵l-多樣性和分級遞歸(c,l)-多樣性.所提齣的模型首先將數值型敏感屬性域分級,再基于分級信息實現數值型敏感屬性的l-多樣性.設計瞭實現這些模型的l-Incognito算法.併且從匿名錶的多樣性角度進行瞭比較,實驗錶明分級l-多樣性錶比未分級的l-多樣性錶具有更高的多樣度,因此具有更彊的牴製同質性攻擊和揹景知識攻擊的能力.
근년래,수거발포은사보호문제수도료엄범관주,상계제출료다충은사보호닉명모형.l-다양성모형시기중보호개체은사적유효방법,단현유적l-다양성모형지괄합처리분류형민감속성,불괄합처리수치형민감속성.위차,제출면향수치형민감속성적분급l-다양성모형,포괄분급상이l-다양성、분급신식적l-다양성화분급체귀(c,l)-다양성.소제출적모형수선장수치형민감속성역분급,재기우분급신식실현수치형민감속성적l-다양성.설계료실현저사모형적l-Incognito산법.병차종닉명표적다양성각도진행료비교,실험표명분급l-다양성표비미분급적l-다양성표구유경고적다양도,인차구유경강적저제동질성공격화배경지식공격적능력.
