文献类型：期刊文献

中文题名：面向敏感值的个性化隐私保护

英文题名：Individuation Privacy Preservation Oriented to Sensitive Values

作者：韩建民[1];于娟[1];虞慧群[2];贾泂[1]

机构：[1]浙江师范大学数理与信息工程学院,浙江金华321004;[2]华东理工大学计算机科学与工程系,上海200237

年份：2010

卷号：38

期号：7

起止页码：1723

中文期刊名：电子学报

外文期刊名：Acta Electronica Sinica

收录：CSTPCD;;EI(收录号：20103513194990);Scopus;北大核心:【北大核心2008】；CSCD:【CSCD2011_2012】；

基金：国家自然科学基金(No.60773094;No.60473055);上海市曙光计划(No.07SG32);上海市浦江人才计划(No.05PJ14030)

语种：中文

中文关键词：(α,k)-匿名模型;k-匿名;l-多样性;同质性攻击;背景知识攻击

外文关键词：（α; k）-anonymity model; k-anonymity; l-diversity; homogeneity attack; background knowledge attack

摘要：现有隐私保护匿名模型不能实现敏感值的个性化保护,为此,论文提出完全(α,k)-匿名模型,该模型通过设置等价类中敏感值的出现频率来实现敏感值的个性化保护.论文还提出(,αk)-聚类算法来实现各种(α,k)-匿名模型.实验表明:完全(,αk)-匿名模型能够以与其它(,αk)-匿名模型近似的信息损失量和时间代价,获得更好的隐私保护.
Existing anonymity models for privacy preservation cannot implement individuation preservation oriented to sensitive values.To solve the problem,the paper proposes a complete （α,k）-anonymity model which can implement individuation privacy preservation for sensitive values by setting the frequency constraints on each sensitive value in every equivalence class.The paper also proposes a （α,k）-clustering algorithm to implement all kinds of （α,k）-anonymity models.Experimental results show that the complete （α,k）-anonymity model provides better privacy preservation than other （α,k）-anonymity models with the similar information loss and execution time.