实现(α,k)-匿名模型的改进算法研究

作者：王晓耘; 钱然

来源：杭州电子科技大学学报, 2013, (03): 73-76.

• 匿名算法
• 微聚集
• 分类型 anonymity algorithm
• microaggregation
• categorical

在互联网时代,信息的隐私保护日益受到重视。为更好的抵御背景知识攻击和同质攻击,保护特定的敏感值,该文基于(α,k)-匿名模型,经改进提出了(α,k)-MDAV模型,设计了实现算法,同时分析了算法的正确性和复杂性。该模型通过在大小可变的等价类上增加频率约束的方法来实现敏感值的个性化保护。实验表明:(α,k)-MDAV模型与其它(α,k)-匿名模型相比,能使信息获得更好的隐私保护。

• 出版日期2013
• 单位杭州电子科技大学