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基本信息Personal Information
教授
性别 : 男
毕业院校 : 复旦大学计算机系
在职信息 : 在岗
所在单位 : 计算机科学与技术学院
入职时间 : 1987年08月01日
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面向敏感值的个性化隐私保护
点击量 :
第一作者 : 韩建民
发表时间 : 2010-01-01
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7期
页面范围 : 1723-1728
ISSN : 0372-2112
关键字 : a;k-匿名模型;k-匿名;l-多样性;同质性攻击;背景知识攻击
摘要 : 现有隐私保护匿名模型不能实现敏感值的个性化保护,为此,论文提出完全(a, k)-匿名模型,该模型通过设置等价类中敏感值的出现频率来实现敏感值的个性化保护。论文还提出(a, k)-聚类算法来实现各种(a, k)-匿名模型。实验表明:完全(a, k)-匿名模型能够以与其它(a, k)-匿名模型近似的信息损失量和时间代价,获得更好的隐私保护。
是否译文 : 否