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基于个人化匿名的k-匿名方法的分析与改进
  • ISSN号:1007-791X
  • 期刊名称:燕山大学学报
  • 时间:0
  • 页码:4-9
  • 语言:中文
  • 分类:TP309.2[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60773100)
  • 相关项目:DAS模型下视图发布安全问题的研究
中文摘要:

介绍了k-匿名的基本概念及相关研究,分析了k-匿名应用的局限性及k-匿名表存在的缺点。基于这种现状,提出了对k-匿名一种新的改进方法。该方法基于个人化匿名的观点,个人可以通过分类树中的节点指定自己的隐私保护程度。该方法将概括分为两步QI-概括和SA-概括,从而,实现了满足每个人隐私要求的最小量的概括,最大程度地保留了原始数据中信息。

英文摘要:

In this paper, the basic concept and relevant research of the k-anonymity is presented. The limitation of the k-anonymity and the shortcomings in the k-anonymity tables are analyzed. Ground on this point, a new method that improves k-anonymity is proposed. This method is based on the view of personalized anonymity, i. e., a person can specify the degree of privacy protection for her/his sensitive values through a node in the taxonomy. The generalization is performed in two steps, the first is the QI-generalization, and the second is SA-generalization, and thus, this technique performs the minimum generalizations for satisfying everybody's requirements, and retains the largest amount of information from the microdata.

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期刊信息
  • 《燕山大学学报》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:河北省教育厅
  • 主办单位:燕山大学
  • 主编:张福成
  • 地址:河北省秦皇岛市燕山大学期刊社
  • 邮编:066004
  • 邮箱:xuebao@ysu.edu.cn
  • 电话:0335-8057043
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-791X
  • 国内统一刊号:ISSN:13-1219/N
  • 邮发代号:18-73
  • 获奖情况:
  • 2009年获2004-2008年度河北省教育系统优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:3409