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一种针对数据泄露的匿名模型GDPPR

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.84 MB | 2021-03-16

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　　针对相似性攻击造成隐私泄露的冋题，构建一种（r，κ）-匿名模型，基于敏感属性语义关联，设定邻近抵抗阈值r，并提岀满足该模型的匿名方法 GDPPR。采用模糊聚类技术完成簇的划分，结合敏感属性相异度得岀距离矩阵，使得每个等价类中相邻语义下的敏感属性取值频率不髙于阈值r，同时保证较髙的数据可用性。在两个标准数据集上的实验结果表明，该方案能够较好地满足（r，k）-匿名模型，有效抵抗相似性攻击，减少泛化产生的信息损失。

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