抵制敏感属性相似性攻击的(p,k,d)-匿名模型 |
| |
作者单位: | ;1.西北师范大学计算机科学与工程学院 |
| |
摘 要: | 针对当前p-Sensitive k-匿名模型未考虑敏感属性语义相似性,不能抵制相似性攻击的问题,提出一种可抵制相似性攻击的(p,k,d)-匿名模型。根据语义层次树对敏感属性值进行语义分析,计算敏感属性值之间的语义相异值,使每个等价类在满足k匿名的基础上至少存在p个满足d-相异的敏感属性值来阻止相似性攻击。同时考虑到数据的可用性,模型采用基于距离的度量方法划分等价类以减少信息损失。实验结果表明,提出的(p,k,d)-匿名模型相对于p-Sensitive k-匿名模型不仅可以降低敏感属性泄露的概率,更能有效地保护个体隐私,还可以提高数据可用性。
|
关 键 词: | 数据发布 隐私保护 p-Sensitive k-匿名模型 (p,k,d)-匿名模型 相似性攻击 |
(p,k,d)-Anonymous Model for Resisting Sensitive Attributes Similarity Attack |
| |
Abstract: | |
| |
Keywords: | |
|
|