【摘 要】
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数据拥有者发布的数据中如果包含条件函数依赖会导致数据的隐私受到攻击,由条件函数依赖产生的属性间的关联会带来潜在的隐私泄露问题。针对现有的隐私保护方法均无法保护包
【基金项目】
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江苏省教育厅自然科学基金资助项目(09KJB520003);江苏大学高级人才启动基金资助项目(07JDG031)
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数据拥有者发布的数据中如果包含条件函数依赖会导致数据的隐私受到攻击,由条件函数依赖产生的属性间的关联会带来潜在的隐私泄露问题。针对现有的隐私保护方法均无法保护包含条件函数依赖的数据的隐私,形式化地定义了基于条件函数依赖的隐私攻击,提出了隐私保护模型l-deduction来对包含条件函数依赖的数据进行隐私保护;并设计了相应的匿名算法来实现l-deduction模型。理论分析和实验结果表明,该方法既能保护包含条件函数依赖的数据的隐私,又具有较小的信息损失度。
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