隐私保护中K-匿名模型的综述

计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (4): 130-134.

隐私保护中K-匿名模型的综述

岑婷婷¹,韩建民^1,2,王基一¹,李细雨¹

1.浙江师范大学数理与信息工程学院，浙江金华 321004
2.华东理工大学计算机系，上海 200237

收稿日期:2007-05-30 修回日期:2007-08-09 出版日期:2008-02-01 发布日期:2008-02-01
通讯作者: 岑婷婷

Survey of K-anonymity research on privacy preservation

CEN Ting-ting¹,HAN Jian-min^1,2,WANG Ji-yi¹,LI Xi-yu¹

1.Mathematics，Physics and Information Engineering College，Zhejiang Normal University，Jinhua，Zhejiang 321004，China
2.Department of Computer Science and Engineering，East China University of Science and Technology，Shanghai 200237，China

Received:2007-05-30 Revised:2007-08-09 Online:2008-02-01 Published:2008-02-01
Contact: CEN Ting-ting

摘要/Abstract

摘要： K-匿名是近年来隐私保护研究的热点，介绍了K-匿名、K-最小匿名化的基本概念，阐述了泛化与隐匿技术，总结了K-匿名的评估标准，并分析了现有的K-匿名算法。最后对该领域的发展方向作了展望。

关键词: K-匿名, 隐私保护, 泛化和隐匿, 数据挖掘, 评估

Abstract: K-anonymity is a highlighted topic of privacy preservation research in recent years.In this paper，the concepts of K-anonymity and K-Minimal anonymity are described.Then，generalization & suppression，K-anonymity evaluation criterion，and many different algorithms proposed previously are presented.Finally，the future directions in this field are discussed.

Key words: K-anonymity, privacy preservation, generalization &, suppression, data mining, evaluation

岑婷婷¹,韩建民^1,2,王基一¹,李细雨¹. 隐私保护中K-匿名模型的综述[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(4): 130-134.

CEN Ting-ting¹,HAN Jian-min^1,2,WANG Ji-yi¹,LI Xi-yu¹. Survey of K-anonymity research on privacy preservation[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(4): 130-134.

[1]	韩晓微，韩震，岳高峰，崔建江. 救灾无人机的优化A*航迹规划算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 232-238.
[2]	宗晓萍，陶泽泽. 基于掌握速度的知识追踪模型[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 117-123.
[3]	高天宇，王庆荣，杨磊. 粗糙集属性依赖度强化的应急数据挖掘模型[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 87-93.
[4]	朱惠娟，宗平，丛玉华. 基于权重池的多尺度图像质量评估方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 215-221.
[5]	李舵，董超群，司品超，何曼，刘钱超. 神经网络验证和测试技术研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 53-67.
[6]	魏立斐，李梦思，张蕾，陈聪聪，陈玉娇，王勤. 基于安全两方计算的隐私保护线性回归算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 139-146.
[7]	贺智明，徐亿达. 区块链与可搜索加密结合的电子病历共享方案[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(21): 140-147.
[8]	谢裕清，王渊，江樱，杨苗，王永利. 便于数据共享的电网数据湖隐私保护方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 113-118.
[9]	吕鑫，赵连成，余记远，谭彬，曾涛，陈娟. 基于轨迹聚类的连续查询隐私保护方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 104-112.
[10]	马洋，赵旭俊. 基于相关子空间的多源离群检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(17): 88-95.
[11]	宋世杰，陈开颜，张阳. 信息熵角度下的深度学习旁路安全评估框架[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(17): 138-146.
[12]	吴卓钊，范科峰，莫玮. 多尺度权重评估的MSRCR混合曝光成像算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(17): 224-229.
[13]	张念蓬，吴旭，朱强. 基于熵的过采样框架[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 96-101.
[14]	张博文，刘智，桑国明. 基于核密度波动的异常检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 132-136.
[15]	饶加旺，马荣华. 改进核密度估计的空间点密度算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 260-265.