面向多敏感屬性數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私保護研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡信息技術的快速發(fā)展，可收集信息的種類和數(shù)量都呈指數(shù)增長，而基于信息共享、科學研究等方面的需要，數(shù)據(jù)收集者需將收集到的數(shù)據(jù)信息進行發(fā)布。由于發(fā)布的信息中涉及到很多個人隱私信息，因而如何在發(fā)布數(shù)據(jù)的同時保證隱私信息不被泄露已經(jīng)成為眾多學者關注和研究的熱點問題。
　　 近年來，面向數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私保護技術研究主要集中在基于匿名策略的限制發(fā)布技術上，該技術結合了數(shù)據(jù)擾動技術和加密技術各自的優(yōu)點，是一種折中方案，但目前所提出的模型和

2、方法主要針對單敏感屬性的數(shù)據(jù)集，并不適用于多敏感屬性的數(shù)據(jù)發(fā)布。本文在現(xiàn)有模型的基礎上，研究了多敏感屬性數(shù)據(jù)的靜態(tài)和動態(tài)發(fā)布隱私保護技術，提出了兩種多敏感屬性靜態(tài)發(fā)布模型和一種面向動態(tài)數(shù)據(jù)的發(fā)布模型。本文主要研究工作包括：
　　 1.對隱私保護的相關研究現(xiàn)狀作了分析，對現(xiàn)有的面向數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私保護靜態(tài)和動態(tài)模型進行了分類綜述，并介紹了幾種典型的匿名發(fā)布技術。
　　 2.針對多敏感屬性靜態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)布中多維桶方法的不足，以及不

3、同應用場景中隱私保護度和數(shù)據(jù)可用性的不同要求，分別提出了一種基于多維桶技術并綜合考慮敏感屬性敏感度的(g，l)-分組匿名模型和一種基于相同敏感屬性集的l-覆蓋性聚類分組匿名模型。實驗結果表明，與傳統(tǒng)多維桶分組匿名模型相比，(g，l)-分組匿名模型能夠有效地抵制相似性攻擊問題，同時也能滿足發(fā)布數(shù)據(jù)的可用性；l-覆蓋性聚類分組模型在不隱匿記錄的前提下，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的隱私保護，同時提高了發(fā)布數(shù)據(jù)的可用性。
　　 3.針對多敏感屬性動態(tài)數(shù)