计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2013年
2期
518-520
,共3页
隐私保护%模糊集%模糊化%隶属函数%隶属度%k-匿名
隱私保護%模糊集%模糊化%隸屬函數%隸屬度%k-匿名
은사보호%모호집%모호화%대속함수%대속도%k-닉명
在数据发布的隐私保护研究中,针对k-匿名方法的复杂性高、效率低及数据可用性差等问题,从基于模糊集的角度出发进行隐私保护的研究,重点是对数值型属性的处理,提出了基于模糊集的最大隶属度(MMD)算法.该算法对敏感数值型数据进行模糊化处理,把其变成语义型数据,结合隶属度一起发布以达到隐私保护的目的.并通过实验进行了验证,基于模糊集的隐私保护方法与k-匿名方法相比,具有更高的效率,且信息损失要远远小得多,发布数据的可用性更好.
在數據髮佈的隱私保護研究中,針對k-匿名方法的複雜性高、效率低及數據可用性差等問題,從基于模糊集的角度齣髮進行隱私保護的研究,重點是對數值型屬性的處理,提齣瞭基于模糊集的最大隸屬度(MMD)算法.該算法對敏感數值型數據進行模糊化處理,把其變成語義型數據,結閤隸屬度一起髮佈以達到隱私保護的目的.併通過實驗進行瞭驗證,基于模糊集的隱私保護方法與k-匿名方法相比,具有更高的效率,且信息損失要遠遠小得多,髮佈數據的可用性更好.
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