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发布时间：2018-12-18

第一作者：韩建民

发表时间：2008-01-01

发表刊物：电子学报

所属单位：数理与信息工程学院

文献类型：期刊

期号：第10期

页面范围： 2021-2029

ISSN号：0372-2112

关键字：k-匿名；泛化/隐匿；微数据；微聚集；隐私保护

摘要：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

是否译文：否