实现(α,k)-匿名模型的改进算法研究

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中文摘要：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.

外文标题：Research on Improvement of (α, k)-anonymity Model

作者：

王晓耘、钱然

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作者单位：

杭州电子科技大学管理学院,浙江杭州 310018

关键词：

匿名算法微聚集分类型

出版年：

2013

DOI：

10.3969/j.issn.1001-9146.2013.03-019