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복건전뇌
FUJIAN COMPUTER
2009年
12期
9-10,7
,共3页
隐私保护%k-匿名%数据扰乱%关联规则挖掘%数据可用性
隱私保護%k-匿名%數據擾亂%關聯規則挖掘%數據可用性
은사보호%k-닉명%수거우란%관련규칙알굴%수거가용성
事务型数据发布时的隐私保护是隐私保护数据发布研究的一个热点.本文针对事务型数据发布的隐私保护问题,以km-匿名模型为基础,提出一种新的(k,m,1)-匿名模型,并设计出基于该模型的匿名算法,算法通过添加噪声的扰乱方式实现数据匿名化.基于真实数据集的仿真实验和对匿名后事务型数据的关联规则分析表明,本文的算法可安全且高效地实现事务型数据发布的隐私保护,同时保证发布数据的可用性较高.
事務型數據髮佈時的隱私保護是隱私保護數據髮佈研究的一箇熱點.本文針對事務型數據髮佈的隱私保護問題,以km-匿名模型為基礎,提齣一種新的(k,m,1)-匿名模型,併設計齣基于該模型的匿名算法,算法通過添加譟聲的擾亂方式實現數據匿名化.基于真實數據集的倣真實驗和對匿名後事務型數據的關聯規則分析錶明,本文的算法可安全且高效地實現事務型數據髮佈的隱私保護,同時保證髮佈數據的可用性較高.
사무형수거발포시적은사보호시은사보호수거발포연구적일개열점.본문침대사무형수거발포적은사보호문제,이km-닉명모형위기출,제출일충신적(k,m,1)-닉명모형,병설계출기우해모형적닉명산법,산법통과첨가조성적우란방식실현수거닉명화.기우진실수거집적방진실험화대닉명후사무형수거적관련규칙분석표명,본문적산법가안전차고효지실현사무형수거발포적은사보호,동시보증발포수거적가용성교고.
