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一种抵制对等性攻击的(p,θ)k-匿名模型

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针对当前p-sensitive k-匿名模型未考虑敏感属性的敏感程度,不能抵制对等性攻击的问题,提出一种可抵制对等性攻击的(p,θ)k-匿名模型.同时引入互信息量来度量属性间的关联度,为准标识属性的进一步泛化提供依据.实验结果表明,所提的(p,θ)k-匿名模型相对于p-sensitive k-匿名模型降低了敏感属性泄露的概率,更能有效地保护个体隐私.
A(p,θ)k-anonymity Model for Resisting Peer-to-peer Attacks

符精晶、许晓东

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江苏大学计算机科学与通信工程学院 镇江 212013

隐私保护 信息安全 k-匿名 敏感属性 关联度

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.08.023

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(8)
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