一种基于最小选择度优先的多敏感属性个性化l-多样性算法

摘要：

数据发布中的隐私保护技术一直是数据挖掘与信息安全领域关注的重要问题.目前大部分的研究都仅限于单敏感属性的隐私保护技术,而现实生活中存在着大量包含多敏感属性的数据信息.同时,随着个性需求的不断提出,隐私保护中的个性化服务越来越受研究者的关注.为了扩展单敏感属性数据的隐私保护技术以及满足个性化服务的需求问题,研究了数据发布过程中面向多敏感属性的个性化隐私保护方法.在单敏感属性l-多样性原则的基础上,引入基于值域等级划分的个性化定制方案,定义了多敏感属性个性化l-多样性模型,并提出了一种基于最小选择度优先的多敏感属性个性化l-多样性算法.实验结果表明:该方法不仅可以满足隐私个性化的需求,而且能有效地保护数据的隐私,减少信息的隐匿率,保证发布数据的可用性.

关键词：隐私保护、多敏感属性、个性化、最小选择度优先、l-多样性

所属期刊栏目：49

分类号：TP309.2(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61073041,61073043,61100008,61172167;黑龙江省自然科学基金项目F200901,F201023;哈尔滨市优秀学科带头人基金项目2010RFXXG002,2011RFXXG015;中央高校基本科研业务费专项基金项目HEUCF061002

在线出版日期：2013-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2603-2610