基于关联规则的多敏感属性匿名算法

针对多数隐私保护算法不能较好平衡数据精度和数据隐私保护程度的问题,从数据集中准标识属性与敏感属性的关联关系出发,提出一种基于关联规则的匿名算法。运用Aprior算法建立属性间的关联规则,利用互信息量度量其关联度,为准标识属性的分级分类提供依据,同时设置泛化边界与权重,以避免产生较大的匿名成本。实验结果表明,该算法能够减少数据损失,实现数据效用与隐私保护之间的均衡。     

结构化数据的隐私与数据效用度量模型

针对隐私保护中数据隐私量和数据效用的量化问题,基于度量空间和范数基本原理提出了一种结构化数据隐私与数据效用度量模型。首先,给出数据数值化处理方法,将数据表转变为矩阵进行运算;其次,引入隐私偏好函数,度量敏感属性随时间的变化;然后,分析隐私保护模型,量化隐私保护技术产生的变化;最后,构建度量空间,给出了隐私量、数据效用和隐私保护程度计算式。通过实例分析,该度量模型能够有效反映隐私信息量。