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数据发布中维护敏感数据高可用性的隐私保护方法
  • 期刊名称：计算机研究与发展. 44(增刊)(10): 214-219, 2007.
  • 时间：0
  • 分类：TP309[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]东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004 东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004 东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004 东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(60503036);教育部新世纪优秀人才支持计划基金项目;霍英东教育基金会青年教师优选课题基金项目(104027)
  • 相关项目：以数据为中心的无线传感器网络查询处理与查询优化技术研究
关键词： 数据发布, 数据隐私, 数据可用性, Anatomy方法, l-多样性
中文摘要：

数据的安全性和可用性是敏感数据发布与共享环境中面临的主要问题.近期提出了一种利用有损连接保证敏感数据发布的安全性的方法-Anatomy,其优点在于发布的数据中保留了原始数据的准确值.但是用Anatomy方法处理数据会损失大量数据的关联信息和分布信息,降低数据的可用性.针对这种问题提出了维护数据高可用性的ClassAnatomy方法,它继承了Anatomy方法的安全性和准确性等优点,并通过对数据空间进行分类划分的方法保留原始数据的关联及分布信息.给出了两种ClassAnatomy算法,包括基于信息论的自顶向下的单维分类划分算法(TDA)和基于高维网格的自底向上的多维覆盖分类划分算法(BUA).实验结果表明,ClassAnatomy方法在保证数据安全性的基础上能够极大地减少数据的信息损失,从而提高数据的可用性.

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