计算机工程与应用 ›› 2012, Vol. 48 ›› Issue (20): 136-141.
王胜和1,王佳俊2,刘腾腾2,倪巍伟2
WANG Shenghe1, WANG Jiajun2, LIU Tengteng2, NI Weiwei2
摘要: 在匿名数据发布中,当敏感属性为多维时,攻击者有可能能够获取一维或几维敏感属性信息,并且结合准标识符信息对其他敏感属性进行推理攻击。针对此问题提出(Dou-l)-匿名模型,更好地保护了敏感信息。基于多维桶和分解思想,提出(Dou-l)-匿名算法,使得即便攻击者掌握了部分敏感数据,仍然能较好地保护其他敏感属性数据的隐私安全性。实际数据实验证明,算法可以较好地均衡发布数据的安全性和可用性。