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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
面向相关多敏感属性的隐私保护方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
将现有的敏感属性隐私保护方法直接应用于相关多敏感属性的隐私保护中会导致隐私数据的泄漏。本文借鉴有损连接对隐私数据进行保护的思想,对表中的记录进行聚类,保证了关系表中的记录按敏感等级划分。其次,对已划分的记录按照频率比较策略进行分组,提出了一种基于聚类的相关多敏感属性数据分组算法。实验结果表明该算法可以有效地防止隐私泄露,增强了数据发布的安全性。  相似文献   

2.
医疗数据发布时对患者隐私保护是实际应用中要解决的关键问题之一,作为医疗机构,希望发布的医疗数据可以在保证保护个人隐私的同时,使数据尽可能不失真,使发布的数据具有较高的可用性.文中提出了一种新的医疗数据发布中多敏感属性隐私保护(AHPK-匿名)算法.算法在现有K-匿名算法的基础上考虑不同的准标识属性对敏感属性的效用,利用层次分析法计算准标识属性对敏感属性的效用权值,再根据权值对准标识属性进行概化处理.理论分析和实验结果表明,AHPK-匿名算法能较好地保护个人隐私,能有效保持发布后数据的可用性.  相似文献   

3.
针对关系型数据中多维敏感属性隐私差异所引起的隐私保护效用降低问题,提出了一种能有效表达多维敏感属性隐私差异的隐私保护数据发布方法.基于一种多维桶分组技术(MSB)对数据集的多维敏感属性隐私差异以及记录价值进行量化区分,给出记录分组优先级参数的计算方法,进而可实现基于记录分组优先级参数多维桶记录分组(TPSB)算法的隐私保护数据发布.实验结果表明:在权重参数合理赋值条件下,该方法在保证数据发布效率的同时可有效提升数据发布的质量.  相似文献   

4.
在数据发布过程中,如果对发布的敏感属性信息不进行任何保护处理而直接发布,容易遭受攻击导致隐私信息泄露.针对传统的单敏感属性隐私保护方法在多敏感属性中不能得到很好的隐私保护效果,提出了一种基于多敏感属性相关性划分的(m,l)-匿名隐私保护模型.利用信息增益法对多敏感属性的相关性进行计算并划分,降低敏感属性维度;根据(m,l)-diversity原则对敏感属性分组,保证发布的数据能防止偏斜性攻击,并且在一定程度上降低背景知识攻击的风险;采用聚类技术实现该模型,减小该模型产生的附加信息损失和隐匿率,确保发布的数据具有较高的可用性.实验结果表明,基于多敏感属性相关性划分的(p,l)-匿名隐私保护模型具有较小的附加信息损失和隐匿率,保证了发布数据的可用性.  相似文献   

5.
针对隐私保护在复杂社会场景下可能面临的问题,提出一种非加密的隐私保护算法.该算法将复杂社会场景抽象成多属性关联模型,通过关联属性分离的方式,将关联隐私的属性组合分离存储于不同的数据块中解决数据隐私保护问题.同时,为了保证数据重构的效率,还提出一种组合关联属性分离算法,达到了在数据隐私保护性能与数据利用效率之间的最大优化.  相似文献   

6.
为解决多数据源挖掘隐私保护问题,文章采取按相似度分类多源数据库及其增量数据库,利用原始数据库挖掘结果和增量数据库分析结果进行敏感序列模式匹配,以有效减少数据库扫描次数的方法,设计实现隐私保护的增量式的高投票率序列模式挖掘算法。实验结果表明,给出的算法既能够准确挖掘出多数据源中全局高投票率模式,又能有效地隐藏保护敏感模式,且显著缩短了挖掘时间。  相似文献   

7.
随着大数据技术的迅猛发展,健康医疗大数据突破性增长,且具有多源异构、多类型、多关联性.健康医疗大数据也具备特有的5V特征:volume, velocity, variety, value, veracity.然而健康医疗数据的安全问题也随之产生,如何保护病患的隐私数据不被泄露成为一项研究热点.该文针对病患隐私保护及其数据分析问题进行研究和探讨,以PCA-GRA Datafly算法为研究对象,为了解决传统算法的QI属性过度泛化的问题及K-means算法的局部最优问题,提出PCA-GRA-BK算法(主成分分析灰度关联分析BiK-means K匿名算法).首先通过PCA算法对医疗数据进行降维分析,利用少量数据揭示医疗数据之间的内在联系,并选择出QI属性;再使用GRA算法对QI属性进行关联度分析,确定与敏感属性的关联度,构建QI属性的泛化层次,使用手肘法确定聚类算法的最佳k值,并通过聚类算法完成健康医疗数据集相似等价类的聚类;最后借助K匿名算法完成对健康医疗数据的匿名化.通过将Datafly算法、PCA-GRA Datafly算法、PCA-GRA-KK算法和PCA-GRA-BK算法进行医疗数据...  相似文献   

8.
随着电子商务的高速发展,快递信息安全成为快递行业中面临的重要问题.目前,快递行业个人信息存在2种情况:一种是流通的快递单数据信息;另一种是快递数据库存储的数据信息(发布).针对后者的隐私信息泄露问题,提出了面向快递信息的个性化隐私保护方法.首先,在寄件时,客户选择敏感属性的敏感决策值;然后,快递企业根据敏感决策值计算敏感约束值;最后,根据敏感约束值对敏感属性进行概化处理.实验表明,相比于k-匿名方法,实现了个体选择隐私约束的权利,满足了个性化隐私保护需求,能够有效防止一致性攻击.  相似文献   

9.
目前关于隐私保护数据发布的研究大多是面向低维的关系型数据,其相关模型及算法无法直接用于解决稀疏的高维事务型数据发布中可能存在的隐私泄露问题.本文以剖分技术为基础,设计出一个面向隐私保护事务型数据发布的p-剖分l-多样化匿名算法.算法通过计算事务型数据中属性间的均方列联系数将高维属性集剖分成互不相交的p个属性子集,而后对事务型数据进行记录划分,使记录划分后的事务型数据关于p个属性子集满足l-多样化的要求.实验对匿名前后事务型数据的关联规则挖掘结果进行比较分析.理论分析和实验结果表明,本文的算法可安全地实现事务型数据发布的隐私保护,同时保证发布数据的可用性较高.  相似文献   

10.
近年来,越来越多的移动用户使用基于位置的服务。当用户将查询请求发送给不可信的位置服务器时,由于查询请求中包含用户隐私信息,因而出现了用户隐私泄露问题。现有大部分匿名方法主要针对用户位置和标识符信息的保护,很少有人考虑到用户敏感信息泄露问题。本文主要研究的是基于用户个性化隐私需求,公路网络中敏感信息保护问题。为了防止道路网络中的敏感同质性攻击,提出了一种基于交换和合并的敏感信息保护方法——划分匿名路段集(DASS),即利用深度优先搜索在图中找出最初路段集,再经过交换、合并操作,寻找满足一定要求的匿名路段集。最后,通过实例分析了算法的可行性。  相似文献   

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