| 多维数值敏感属性隐私保护数据发布方法 |
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| 引用本文： | 刘腾腾,倪巍伟,崇志宏,张勇.多维数值敏感属性隐私保护数据发布方法[J].东南大学学报(自然科学版),2010,40(4). |
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| 作者姓名： | 刘腾腾 倪巍伟 崇志宏 张勇 |
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| 作者单位： | 东南大学计算机科学与工程学院,南京,210096 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，江苏省自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 为避免多维数值敏感属性数据发布中的近似猜测攻击,基于分解思想提出了一种有效的数据发布方法(l-MNSA).首先通过按敏感属性值均匀间隔分组的方法,提出针对单维数值敏感属性的l-SNSA算法;然后提出最小距离的思想,通过将敏感属性统一化并按最小距离均匀间隔分组,提出适用于多维数值敏感属性的l-MNSA算法.与以往仅针对单敏感属性的发布算法相比,该算法同时能对多维敏感属性提供较好的保护.实验结果表明,采用l-MNSA算法发布的数据,其组内最小差异与l-SNSA算法针对各维属性分别发布的结果相比,平均降低10%左右,算法时间复杂度仍为O(nlgn).该算法可以较好地均衡发布数据的安全性和可用性,是有效可行的.
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| 关 键 词： | 隐私保护 多敏感属性 数值型数据 数据发布 |
Privacy-preserving data publishing methods for multiple numerical sensitive attributes |
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| Liu Tengteng,Ni Weiwei,Chong Zhihong,Zhang Yong.Privacy-preserving data publishing methods for multiple numerical sensitive attributes[J].Journal of Southeast University(Natural Science Edition),2010,40(4). |
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| Authors: | Liu Tengteng Ni Weiwei Chong Zhihong Zhang Yong |
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