差异化多敏感属性Lq-Diversity模型和算法

针对多维敏感属性数据发布面临的一般泄露、交叉泄露、相似性泄露、多维独立泄露的威胁,本文提出了敏感属性敏感等级和敏感属性值敏感等级的概念,基于单维l-diversity模型,对各维敏感属性进行单独分组,提出了差异化多维敏感属性模型,验证了该模型在面向多敏感属性数据发布的安全性,并根据此模型提出了相应的DMSA算法,通过实验验证,该算法正确可行,且隐匿率和附加信息损失度的值都很低,数据可用性高,具有良好的隐私保护效果.     

基于DMSA算法的多敏感属性数据重发布隐私保护新策略

针对多敏感属性数据重发布面临的链接攻击、背景知识攻击的威胁,本文首先提出了敏感属性更新集和同一等价敏感组的概念,然后对常见的数据重发布情况,提出了基于DMSA算法的数据重发布新策略,最后对其新策略进行了具体的实例分析,验证了该策略发布的安全性并得出其隐匿率和附加信息损失度的值都很低,从而验证出匿名发布后的数据可用性较高,且具有良好的隐私保护效果.