结构化数据的隐私与数据效用度量模型
Privacy and data utility metric model for structured data
贵州大学 a. 数学与统计学院; b. 贵州省公共大数据重点实验室; c. 计算机科学与技术学院; d. 密码学与数据安全研究所, 贵阳 550025
摘要
针对隐私保护中数据隐私量和数据效用的量化问题,基于度量空间和范数基本原理提出了一种结构化数据隐私与数据效用度量模型。首先,给出数据数值化处理方法,将数据表转变为矩阵进行运算;其次,引入隐私偏好函数,度量敏感属性随时间的变化;然后,分析隐私保护模型,量化隐私保护技术产生的变化;最后,构建度量空间,给出了隐私量、数据效用和隐私保护程度计算式。通过实例分析,该度量模型能够有效反映隐私信息量。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61662009,61772008)
国家“十三五”密码发展基金资助项目(MMJJ20170129)
贵州省科技计划资助项目(黔科合基础[2016]2315,黔科合基础[2017]1045,黔科合重大专项字[2017]3002,黔科合重大专项字[2018]3001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0833
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第5期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 1465-1469,1473
文章编号: 1001-3695(2020)05-036-1465-05
发布历史
[2020-05-05] 印刷出版
引用本文
谢明明, 彭长根, 吴睿雪, 等. 结构化数据的隐私与数据效用度量模型 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (5): 1465-1469,1473. (Xie Mingming, Peng Changgen, Wu Ruixue, et al. Privacy and data utility metric model for structured data [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (5): 1465-1469,1473. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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