【摘 要】
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K-匿名是解决数据隐私的关键技术,成为近年来研究热点.目前对K-匿名的研究大多依赖预定义的泛化层次,泛化后的数据有很大的数据损失,并且没有考虑到匿名后的可信属性缺乏多样
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K-匿名是解决数据隐私的关键技术,成为近年来研究热点.目前对K-匿名的研究大多依赖预定义的泛化层次,泛化后的数据有很大的数据损失,并且没有考虑到匿名后的可信属性缺乏多样性导致的隐私信息泄漏.本文针对K-匿名存在的上述问题,提出了一种在K-匿名之上的(L,K)-匿名模型,将聚类的方法应用(L,K)-匿名模型上,并给出了基于聚类分析的(L,K)-匿名算法,实验显示该方法能有效的消除K-匿名后可信属性的信息泄漏,增强数据发布的安全性.
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