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模糊t-closeness隐私保护方法研究

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针对t-closeness隐私保护方法中数据泛化机制带来的信息损失量较大的不足，基于模糊理论提出一种模糊t-closeness隐私保护方法。该方法给出数据模糊化的定义，设计并实现替代泛化机制的数据模糊化过程。该过程在模糊聚类的基础上划分出符合t-closeness隐私保护要求的模糊等价类，对元素隶属度限幅求取平均值以获取元素模糊化的替代值。同时针对元素中分类属性给出模糊化语义结构树的构造方法。进行理论证明并通过实验验证模糊t-closeness隐私保护方法降低信息损失量的同时，提高了数据的隐私保护强度。
FUZZY T-CLOSENESS PRIVACY PROTECTION METHOD

陈晓宇、韩斌、黄树成、朱文正

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江苏科技大学计算机学院 江苏镇江212000

t-closeness 隐私保护 模糊理论 模糊化

2018

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2018.35(9)
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