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| 支持多属性泛化的个性化(α,l,k)匿名模型 | |
| 作者姓名： | 苏林萍 董子娴 李为 吴克河 崔文超 |
| 摘 要： | 传统的个性化数据匿名模型一般可以分为两种机制:一种是面向个人的,一种是面向敏感值的.这两种方法一般都会因为追求敏感数据的个性化保护而过度泛化,造成大量的信息损失,使数据的可用性下降.为此,该文提出了一种个性化(α,l,k)匿名隐私保护模型.该模型有效结合了这两种传统的数据匿名机制,在最大程度地保证个性化匿名的需求下,根... |
| 关 键 词： | k-匿名 个性化隐私保护 泛化 敏感度评分 敏感等级 |