面向结构化数据集的敏感属性识别与分级算法

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文件名称：面向结构化数据集的敏感属性识别与分级算法
文件大小：1.63MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-04-30 14:46:30
如何对生产环境中经代码混淆的结构化数据集的敏感属性（字段）进行自动化识别、分类分级，已成为对结构化数据隐私保护的瓶颈。提出一种面向结构化数据集的敏感属性自动化识别与分级算法，利用信息熵定义了属性敏感度，通过对敏感度聚类和属性间关联规则挖掘，将任意结构化数据集的敏感属性进行识别和敏感度量化；通过对敏感属性簇中属性间的互信息相关性和关联规则分析，对敏感属性进行分组并量化其平均敏感度，实现敏感属性的分类分级。实验表明，该算法可识别、分类、分级任意结构化数据集的敏感属性，效率和精确率更高；对比分析表明，该算法可同时实现敏感属性的识别与分级，无须预知属性特征、敏感特征字典，兼顾了属性间的相关性和关联关系。