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面向多敏感属性的隐私保护方法
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针对现有的多敏感属性数据发布方法中存在的隐私泄露问题,在分析多维桶分组方法的基础上,基于分解的思想,提出一种新的数据发布模型(l1,l2,…,ld)-uniqueness,同时给出相应的匿名算法.该算法考虑了等价组中敏感属性值的分布问题,对各个敏感属性单独处理,打破了敏感属性间一一对应的关系,可以抵御背景知识攻击和相似性攻击.理论分析和实验证明,该算法可以有效防止隐私泄露,增强数据发布的安全性.
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计算机与现代化
ISSN： 1006-2475
年份： 2013
期： 8
页码： 168-171,174
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