数据发布中面向多敏感属性的隐私保护方法

被引：58

作者：

杨晓春

王雅哲

王斌

于戈

机构：

[1] 东北大学信息科学与工程学院

[2] 东北大学信息科学与工程学院沈阳

来源：

计算机学报 | 2008年 / 04期

关键词：

数据发布; 数据隐私; 多敏感属性; 有损连接; l-多样性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP309 [安全保密];

学科分类号：

081201 ; 0839 ; 1402 ;

摘要：

现有的隐私数据发布技术通常关注单敏感属性数据,直接应用于多敏感属性数据会导致大量隐私信息的泄漏.文中首次对多敏感属性数据发布问题进行详细研究,继承了基于有损连接对隐私数据进行保护的思想,提出了针对多敏感属性隐私数据发布的多维桶分组技术——MSB(Multi-Sensitive Bucketization).为了避免高复杂性的穷举方法,首先提出3种不同的线性时间的贪心算法:最大桶优先算法(MBF)、最大单维容量优先算法(MSDCF)和最大多维容量优先算法(MMDCF).另外,针对实际应用中发布数据的重要性差异,提出加权多维桶分组技术.实际数据集上的大量实验结果表明,所提出的前3种算法的附加信息损失度为0.04,而隐匿率都低于0.06.加权多维桶分组技术对数据拥有者定义的重要信息的可发布性达到70%以上.

引用

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