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公开(公告)号:CN110659513B
公开(公告)日:2022-12-06
申请号:CN201910933708.5
申请日:2019-09-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种面向多敏感属性数据发布的匿名隐私保护方法。步骤1:计算原始数据表中各属性间的相关性,定义属性类别;步骤2:根据属性间的相关性,将所有属性进行分组;步骤3:将每个分组按照属性间相关性大小,由高到低排序;步骤4:计算每组内,敏感属性值出现频率,判断属性值是否需要保护;步骤5:将需要保护的敏感属性值及其关联属性与无需保护的敏感属性值进行交换;步骤6:对相关属性进行频繁项集挖掘;步骤7:使用聚类技术生成匿名等价组,匿名等价组内每个敏感属性满足L多样性。本发明通过降低匿名率,关联属性共同置换,在保证隐私保护强度的同时,提高数据的可用性。
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公开(公告)号:CN110659513A
公开(公告)日:2020-01-07
申请号:CN201910933708.5
申请日:2019-09-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种面向多敏感属性数据发布的匿名隐私保护方法。步骤1:计算原始数据表中各属性间的相关性,定义属性类别;步骤2:根据属性间的相关性,将所有属性进行分组;步骤3:将每个分组按照属性间相关性大小,由高到低排序;步骤4:计算每组内,敏感属性值出现频率,判断属性值是否需要保护;步骤5:将需要保护的敏感属性值及其关联属性与无需保护的敏感属性值进行交换;步骤6:对相关属性进行频繁项集挖掘;步骤7:使用聚类技术生成匿名等价组,匿名等价组内每个敏感属性满足L多样性。本发明通过降低匿名率,关联属性共同置换,在保证隐私保护强度的同时,提高数据的可用性。
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