文献类型：期刊文章

作　　者：曹敏姿[1] 张琳琳[1] 毕雪华[2] 赵楷[1]

CAO Min-zi;ZHANG Lin-lin;BI Xue-hua;ZHAO Kai(College of Information Science and Engineering,Xinjiang University,Urumqi 830046,China;Department of Medical Engineering and Technology,Xinjiang Medical University,Urumqi 830011,China)

机构地区：[1]新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐830046 [2]新疆医科大学医学工程技术学院,乌鲁木齐830011

出　　处：《计算机科学》

基　　金：国家自然科学基金(61562088);新疆维吾尔自治区科技厅项目(2017D01C232);新疆维吾尔自治区高校科研计划项目创新团队(XJEDU2017T002);新疆维吾尔自治区高校计划项目(XJEDU2017M005);赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170325)资助

年　　份：2018

卷　　号：45

期　　号：11

起止页码：180-186

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对传统隐私保护模型对个性化匿名缺乏考虑的问题,对现有的两种个性化匿名机制进行了分析。在k-匿名和l-多样性匿名模型的基础上,提出一种个性化(α,l)-多样性k-匿名模型来解决存在的问题。在该模型中,依据敏感程度的不同,对敏感属性的取值划分类别;设置相应的约束条件,并为特定的个体提供个性化的隐私保护。实验结果表明,所提模型在有效提供个性化服务的同时,具有更强的隐私保护能力。

关 键 词：隐私保护 K-匿名 l-多样性  个性化匿名  泛化

分 类 号：TP309]