杨静
- 作品数：1 被引量：1H指数：1
- 供职机构：哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于聚类相关性约束的(s,l)-多样性匿名方法被引量：1
- 2015年
- 针对传统l-多样性模型易形成敏感值高度相关的等价类问题,提出一种约束等价类中敏感值相关性的(s,l)-多样性模型。该模型在传统l-多样性模型的基础上,以敏感集合中非敏感属性值的分布度量敏感值的相关性,通过等价类中敏感值相关性的约束来降低高相关性敏感值产生的信息泄露。同时,使用属性值间相关性作为距离度量基准,提出一种(s,l)-多样性聚类算法(SLCA)来实现该匿名模型,以降低数据泛化过程中的信息损失。研究结果表明:SLCA算法具有较小的信息损失量与较短的运行时间,能够有效地降低等价类中敏感值的相关性,更好地防止个体敏感信息泄露。
- 张冰杨静张健沛谢静
- 关键词：匿名聚类隐私保护
