数据发布中面向多敏感属性的隐私保护方法

摘要：

现有的隐私数据发布技术通常关注单敏感属性数据,直接应用于多敏感属性数据会导致大量隐私信息的泄漏.文中首次对多敏感属性数据发布问题进行详细研究,继承了基于有损连接对隐私数据进行保护的思想,提出了针对多敏感属性隐私数据发布的多维桶分组技术--MSB(Multi-Sensitive Bueketization).为了避免高复杂性的穷举方法,首先提出3种不同的线性时间的贪心算法:最大桶优先算法(MBF)、最大单维容量优先算法(MSDCF)和最大多维容量优先算法(MMDCF).另外,针对实际应用中发布数据的重要性差异,提出加权多维桶分组技术.实际数据集上的大量实验结果表明,所提出的前3种算法的附加信息损失度为0.04,而隐匿率都低于0.06.加权多维桶分组技术对数据拥有者定义的重要信息的可发布性达到70%以上.

关键词：数据发布、数据隐私、多敏感属性、有损连接、ι-多样性

所属期刊栏目：31

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：新世纪优秀人才支持计划NCET-06-0290;国家自然科学基金60503036;霍英东教育基金会青年教师优选资助课题104027

在线出版日期：2008-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：574-587