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k-匿名论文:k-匿名隐私保护模型中准标识符最佳值问题的研究【中文摘要】k-匿名方法是视图发布条件下防止数据隐私泄露的一种重要方法,准标识符值是影响k-匿名表隐私保护程度和数据质量的关键因素,如何在给定各个准标识符属性泛化树的情况下求解准标识符最佳值,对匿名表在满足隐私保护要求的同时提高实用性有重要的意义。本文详细分析了视图发布安全问题的研究现状,提出了k-匿名隐私保护模型中的准标识符最佳值求解问题,并对准标识符最佳值的求解问题进行了深入的研究。首先,给出了准标识符最佳值的概念,为了进一步提高匿名表的实用性,在信息需求者提供准标识符属性泛化树的条件下,提出了准标识符最佳值的求解问题,并证明了准标识符最佳值的求解问题是NP-完全问题。其次,基于准标识符最佳值的求解问题,提出了求解准标识符最佳值的贪婪算法,并综合考虑匿名表的数据质量,在保证匿名表不泄露隐私的同时,近似求解准标识符最佳值。再次,结合基于实用性要求的信息损失度量公式,提出了基于节点链枚举树的准标识符最佳值求解方法,该方法通过动态构建节点链枚举树来搜索最佳节点链,综合考虑多种减少搜索空间策略,提高了搜索效率,并由最佳节点链求解准标识符最佳值,并在此基础上提出了基于节点链枚举树的准标识符最佳值求解算法.【英文摘要】K-anonymity is an important method to prevent private data from disclosing in view publishing. The value on quasi-identifier is a key factor which affect the degree of privacy protection and data quality of k-anonymous tables. After generalization trees of quasi-identifier attributes have been generated, how to find the optimal value on quasi-identifier is very important for anonymous table to meet the privacy protection requirements and to achieve high utility. The present situation of view security proble.【关键词】k-匿名 数据质量 泛化树 准标识符最佳值 NP-完全 节点链枚举树【英文关键词】k-anonymity data quality generalization tree optimal value on quasi-identifier NP-complete chain enumeration tree【索购全文】联系Q1:138113721 Q2:139938848【目录】k-匿名隐私保护模型中准标识符最佳值问题的研究摘要5-6Abstract6-7第1章 绪论10-161.1 研究背景和意义10-111.2 国内外研究现状11-131.3 研究内容13-141.4 研究意义14-151.5 本文组织结构15-16第2章 基础知识16-262.1 敏感信息16-182.2 攻击方式18-222.2.1 多方共谋182.2.2 信息推理18-222.3 视图安全发布过程22-252.3.1 视图安全判定22-242.3.2 信息泄露测量242.3.3 信息泄露消除24-252.4 本章小结25-26第3章 准标识符最佳值的求解问题26-383.1 引言263.2 基本定义26-303.3 准标识符最佳值的求解问题30-323.4 求解准标识符最佳值的贪婪算法32-373.4.1 算法主要思想32-333.4.2 算法描述33-373.5 本章小结37-38第4章 基于节点链枚举树的准标识符最佳值求解方法38-544.1 引言384.2 基于实用性要求的信息损失度量公式38-404.3 基于节点链枚举树的准标识符最佳值的求解方法40-494.3.1 节点链枚举树40-454.3.2 节点链枚举树的动态构建方法45-474.3.3 减少搜索空间的策略47-494.3.4 准标识符最佳值的求解方法494.4 基于节点链枚举树的准标识符最佳值求解算法49-534.4.1 算法描述49-524.4.2 算法分析52-534.5 本章小结53-54第5章 算法的实验验证54-645.1 引言545.2 验证求解准标识符最佳值的贪婪算法54-575.2.1 实验设置54-555.2.2 实验数据555.2.3 实验结果分析55-575.3 验证基于节点链枚举树的准标识符最佳值求解算法57-635.3.1
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