郑州大学学报(理学版)

2019, v.51(03) 42-47

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用于敏感属性保护的(θ,k)-匿名模型
A (θ,k)-Anonymous Model for Sensitive Attributes Protection

程楠楠;刘树波;熊星星;蔡朝晖;张家浩;

摘要(Abstract):

提出一种(θ,k)-匿名模型,通过对记录进行语义分析确定敏感属性值的相似或相异性,将一个确定了k值的等价类分成θ组,使记录在组内保持敏感属性值相似,在组间保持敏感属性值相异,并采用距离度量方法划分等价类.实验结果表明,(θ,k)-匿名模型可以在较低的信息损失下,同时抵制背景知识与相似性双重攻击.

关键词(KeyWords): 敏感属性保护;(θ,k)-匿名模型;距离度量

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(61872431);; 湖北省技术创新专项(018AAA046);; 武汉市应用基础研究计划项目(2017060201010162)

作者(Author): 程楠楠;刘树波;熊星星;蔡朝晖;张家浩;

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