| 基于聚类的高效(K,L)-匿名隐私保护 |
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| 引用本文： | 柴瑞敏,冯慧慧.基于聚类的高效(K,L)-匿名隐私保护[J].计算机工程,2015,41(1). |
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| 作者姓名： | 柴瑞敏 冯慧慧 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛,125105 |
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| 摘 要： | 为防止发布数据中敏感信息泄露,提出一种基于聚类的匿名保护算法.分析易被忽略的准标识符对敏感属性的影响,利用改进的K-means聚类算法对数据进行敏感属性聚类,使类内数据更相似.考虑等价类内敏感属性的多样性,对待发布表使用(K,L)-匿名算法进行聚类.实验结果表明,与传统K-匿名算法相比,该算法在实现隐私保护的同时,数据信息损失较少,执行时间较短.
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| 关 键 词： | (K L)-匿名 敏感属性 隐私保护 信息损失 聚类 K-means算法 |
Efficient (K,L)-anonymous Privacy Protection Based on Clustering |
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| CHAI Ruimin,FENG Huihui.Efficient (K,L)-anonymous Privacy Protection Based on Clustering[J].Computer Engineering,2015,41(1). |
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| Authors: | CHAI Ruimin FENG Huihui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | (K L)-anonymous sensitive attribute privacy protection information loss clustering K-means algorithm |
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