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隐私保护数据发布中身份保持的匿名方法
引用本文:童云海,陶有东,唐世渭,杨冬青.隐私保护数据发布中身份保持的匿名方法[J].软件学报,2010,21(4):771-781.
作者姓名:童云海  陶有东  唐世渭  杨冬青
作者单位:机器感知与智能教育部重点实验室(北京大学),北京,100871
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60403041 (国家自然科学基金)
摘    要:在隐私保护的数据发布研究中,目前的方法通常都是先删除身份标识属性,然后对准标识属性进行匿名处理.分析了单一个体对应多个记录的情况,提出了一种保持身份标识属性的匿名方法,它在保持隐私的同时进一步提高了信息有效性.采用概化和有损连接两种实现方式.实验结果表明,该方法提高了信息有效性,具有很好的实用性.

关 键 词:隐私保护  数据发布  匿名  身份保持  有损连接  概化
收稿时间:1/9/2008 12:00:00 AM
修稿时间:2008/8/28 0:00:00

Identity-Reserved Anonymity in Privacy Preserving Data Publishing
TONG Yun-Hai,TAO You-Dong,TANG Shi-Wei and YANG Dong-Qing.Identity-Reserved Anonymity in Privacy Preserving Data Publishing[J].Journal of Software,2010,21(4):771-781.
Authors:TONG Yun-Hai  TAO You-Dong  TANG Shi-Wei and YANG Dong-Qing
Affiliation:TONG Yun-Hai,TAO You-Dong,TANG Shi-Wei,YANG Dong-Qing (Key Laboratory of Machine Perception of Ministry of Education (Peking University),Beijing 100871,China)
Abstract:In the research of privacy preserving data publishing, the present method always removes the individual identification attributes and then anonymizes the quasi-identifier attributes. This paper analyzes the situation of multiple records one individual and proposes the principle of identity-reserved anonymity. This method reserves more information while maintaining the individual privacy. The generalization and loss-join approaches are developed to meet this requirement. The algorithms are evaluated in an experimental scenario, reserving more information and demonstrating practical applicability of the approaches.
Keywords:privacy preservation  data publishing  anonymity  identity-reserved  lossy join  generalization
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