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First Author : 韩建民

Date of Publication : 2008-01-01

Journal : 电子学报

Affiliation of Author(s) : 数理与信息工程学院

Document Type : 期刊

Issue : 第10期

Page Number : 2021-2029

ISSN : 0372-2112

Key Words : k-匿名；泛化/隐匿；微数据；微聚集；隐私保护

Abstract : 数据表的k-匿名化(k-anonymization)是数据发布时保护私有信息的一种重要方法.泛化/隐匿是实现k-匿名的传统技术,然而,该技术存在效率低、k-匿名化后数据的可用性差等问题.近年来,微聚集(Microaggregation)算法被应用到数据表的k-匿名化上,弥补了泛化/隐匿技术的不足,其基本思想是:将大量的数据按相似程度划分为若干类,要求每个类内元组数至少为k个,然后用类质心取代类内元组的值,实现数据表的k-匿名化.本文综述了微聚集算法的基本思想、相关技术和当前动态,对现有的微聚集算法进行了分

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