面向数值型敏感属性的隐私保护方案
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国家自然科学基金(61572311,61602295)


Privacy Protectionscheme Scheme for Numerical Sensitive Attributes
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    摘要:

    针对现有的个性化隐私匿名技术不能很好地解决数值型敏感属性容易遭受近邻泄漏的问题,提出了一种基于聚类技术的匿名模型——(εik)-匿名模型.该模型首先基于聚类技术将按升序排列的敏感属性值划分到几个值域区间内;然后,提出了针对数值型敏感属性抵抗近邻泄漏的(εik)-匿名原则;最后,提出了一种最大桶优先算法来实现(εik)-匿名原则.实验结果表明,与已有的面向数值型敏感属性抗近邻泄漏方案相比,该匿名方案信息损失降低,算法执行效率提高,可以有效地降低用户隐私泄露风险.

    Abstract:

    As for that existing personalized privacy anonymous technology can not solve the problem that the numerical sensitive attribute is vulnerable to the proximity breach, an anonymous model called (εi, k)-anonymity model is proposed and the model is based on clustering technology. Firstly, the model divides the sensitive attribute values in ascending order into several sub-intervals based on the clustering method; then, it proposes an (εi, k)-anonymity principle for numerically sensitive attributes against proximity breach; finally, a maximum bucket-first algorithm is proposed to implement the (εi, k)-anonymity principle. The experimental results show that compared with the existing scheme used for resisting proximity breach, the information loss of the proposed anonymous scheme is reduced, the algorithm execution efficiency is improved and it can reduce the leakage risk of user privacy effectively.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

王涛,温蜜.面向数值型敏感属性的隐私保护方案.计算机系统应用,2019,28(7):184-190

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  • 收稿日期:2018-08-28
  • 最后修改日期:2018-09-20
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  • 在线发布日期: 2019-07-05
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