文件名称：云中保护隐私的最佳匿名化方法-研究论文
文件大小：359KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-08 14:56:10
论文研究
在最近的过去，云计算已经作为一种技术演进而出现。 它有助于提供数据存储，基础架构和应用程序。 组织和个人都使用由云服务提供商提供的在线服务。 组织将存储在云环境中的数据用于分析和决策目的。在基于云的环境中，保护敏感数据是一项挑战，因为用户无法对数据和云基础架构进行物理访问控制。 这表明云提供商可能是非常严重的攻击媒介。 在需要处理大型敏感数据集的云环境中的大型应用程序中，数据保护和保存被认为是重大问题。 为了满足保护个人敏感微数据的需要，各种研究人员提出了一种称为数据匿名化的技术，例如K-匿名化，L-多样性和T-紧密度。 数据去识别和重新识别可以满足发布研究数据以及保护个人隐私的要求。 本文提出了在基于云的在线物业管理应用程序中保护和保留云用户的敏感数据的提议。 k-匿名化具有一个特征，即在数据集中每个元组与至少k-1个其他元组没有区别。 已经使用了匿名化方法，即K-匿名性，L-多样性和T-紧密度，并且根据最佳匿名性评估了这些技术的性能。 我们可以通过对真实数据进行实验来找到最佳的匿名化，以保护隐私并降低重新识别的风险。 可以看出，在为了初步访问最佳匿名化而对输入数据进行处理的情况下，匿名化是有用的。