基于有损分解的数据隐私保护方法

被引：21

作者：

刘玉葆 ^{[1
]}

黄志兰 ^{[1
]}

傅慰慈 ^{[2
]}

印鉴 ^{[1
]}

机构：

[1] 中山大学计算机科学系

[2] 香港中文大学计算机科学与工程系

来源：

计算机研究与发展 | 2009年 / 07期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

数据隐私保护; 隐私保护的数据挖掘; 有损分解; k-匿名化; 聚集查询;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

隐私保护的数据挖掘近来已成为数据挖掘研究的热点,而数据隐私的保护则是其中的重要问题之一.针对已有方法信息损失程度高、聚集查询精度低的不足,在(alpha,k)隐私保护模型基础上,利用关系数据库理论的有损分解思想,提出了一种改进的数据隐私保护方法Alpha+.该方法首先利用(alpha,k)生成原始数据的匿名数据库,然后,将匿名数据库投影为2个可连接的数据库表NSS和SS,并利用NSS和SS有损连接的冗余信息保护数据隐私.接下来,Alpha+对NSS和SS的元组进行合并,以减少最终发布的数据库表大小.最后比较了Alpha+方法与其他类似方法的安全性.实验结果表明Alpha+在聚集查询精度方面明显优于同类方法.

引用

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