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基于敏感属性值语义的个性化匿名方法研究

赵爽  
【摘要】:随着信息化时代的到来,以及Internet技术、数据存储和数据共享技术的飞速发展,大量的信息和数据被各类机构收集、存储和发布。数据挖掘和数据发布成为数据库应用方面最为重要的两个领域,数据挖掘会收集大量的数据并从中抽取出潜在有价值的知识,而数据发布会将数据直接地展现给各用户和机构,而伴随这些数据收集和发布过程,隐私泄露的问题也日渐突出。因此如何保护隐私数据不被泄露,已成为众多学者最近几年来的热门研究方向。匿名化的概念自1998年第一次被提出,各种匿名原则和技术的研究在不断深入。为满足个体的隐私自治需求,个性化匿名成为当前隐私保护中的热点问题。如何在匿名化保护的过程中还保证数据具有较高的可用性,是个性化匿名保护中的研究重点,同时,k-匿名、1-多样性匿名等往往不能低于相似性攻击。因此,结合敏感属性值的语义相似关系,如何使个性化匿名在满足个性化隐私保护需求的基础上,还能抵御相似性攻击并且尽量减少数据的信息损失,就是本文研究的目的。为此提出一种基于敏感属性值语义的个性化(α,1)-匿名模型,模型将敏感度这一属性设置给不同的敏感属性值,通过定义等敏感度组的概念来控制其在等价类中的出现总频率,控制敏感属性值的分布,并以敏感度为依据为不同的敏感属性值设置不同约束从而实现可以防御相似性攻击的个性化隐私匿名。另外,提出一种基于敏感属性值语义的个性化(α,1)-匿名算法,在1-多样性匿名原则的启发下,以基于聚类的匿名算法为基础,先通过聚类对原始数据集进行划分形成新的聚簇集,再对每个聚簇以局域泛化的策略进行匿名化处理,而在划分元组形成聚簇的过程中以个性化α为约束条件,有效地实现了基于敏感属性值语义的个性化(a,1)-匿名模型,同时达到信息损失最小化的算法目标。最后通过实验来分析基于敏感属性值语义的个性化(α,1)-匿名模型和算法的合理性和有效性。实验结果表明,在与全域泛化的1-多样性算法和1-多样性聚类算法的比较下,本文算法能以较少的信息损失和合理的执行效率,实现可有效抵御相似性攻击的个性化隐私匿名保护。


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