论文研究-数据发布中面向多敏感属性的隐私保护技术.pdf

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文件名称：论文研究-数据发布中面向多敏感属性的隐私保护技术.pdf
文件大小：471KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 12:28:06
数据发布,敏感度,多敏感属性,有损连接,l-多样性,g-差异性 针对多敏感属性数据发布中存在的隐私泄露问题，在分析多维桶分组技术的基础上，继承了基于有损连接对隐私数据进行保护的思想，提出了一种(g,l)-分组方法，首先对多敏感属性根据各自的敏感度进行分组，然后将分组数作为多维桶的各个维的维数。同时还给出了两种不同的线性时间的分组算法：一般(g,l)-分组算法(GGLG)和最大敏感度优先算法(MSF)。实际数据集上的大量实验结果表明，该方法可以明显地减少隐私泄露，增强数据发布的安全性。