《计算机应用研究》|Application Research of Computers

PDMP:ɛk个性化数据脱敏保护方法

Pdmp: ɛk personalized data masking protection

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作者 刘振鹏,孙静薇,王烁,王文胜,尹文召,张彬
机构 河北大学 电子信息工程学院;河北大学 信息技术中心;河北大学 网络空间安全与计算机学院
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摘要 大数据时代的到来,数据量越来越大,包含的敏感信息也就越来越广泛,由于隐私数据处理不当而产生的数据泄露成为棘手问题。通过对k-匿名数据脱敏和l-多样性匿名数据脱敏模型分析,提出一种更加有针对性的个性匿名保护方法(PDMP)来解决数据泄露问题。PDMP根据不同的敏感程度来找到不同的k值,通过相应的约束方法对数据进行泛化从而实现敏感数据的脱敏,减少真实数据的攻击率,更好地实现隐私数据的保护。实验表明,该方法降低了信息敏感度的同时,满足了个性化需求,有效地提高了数据隐私的安全性。
关键词 个性化;k-匿名;泛化;l-多样性;隐私保护
基金项目 河北省自然科学基金资助项目(F2019201427)
教育部"云数融合科教创新"基金资助项目(2017A20004)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2020-10-057.html
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中图分类号 TP309.2
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