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隐私保护k-匿名算法研究
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:2011.10.10
  • 页码:117-119
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]安徽财经大学管理科学与工程学院,安徽蚌埠233030, [2]安徽财经大学商学院,安徽蚌埠233041
  • 相关基金:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.71071001);安徽省自然科学基金项目(No.11040606M140).
  • 相关项目:不完全信息下闭环供应链定价与批量的联合决策研究
中文摘要:

隐私保护已成为个人或组织机构关心的基本问题,七.匿名是目前数据发布环境下实现隐私保护的主要技术之一。鉴于多数缸匿名方法采用泛化和隐匿技术,严重依赖于预先定义的泛化层或属性域上的全序关系,产生很高的信息损失,降低了数据的可用性,提出了一种基于聚类技术的k-匿算法。实验结果表明,该算法在保护隐私的同时,提高了发布数据的可用性。

英文摘要:

Privacy preservation has been an essential issue for individuals or organizations.k-anonymity is one of the primary techniques realizing privacy protection in data dissemination environment.Current k-anonymity solutions based on generaliza- tion and suppression techniques suffer from high information loss and low usability mainly due to reliance on pre-defined generalization hierarchies or order imposed on each attribute domain.It develops a new k-anonymity algorithm based on clustering technology.Experimental results show that the method can improve the usability of the released data while preserving privacy.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887