【摘 要】
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为了解决数据发布过程中存在的隐私泄露问题,同时保持数据在数据挖掘和数据分析等方面的良好可用性,提出了一种基于身份替代的隐私保护方法.一方面,该方法通过用虚拟身份替代
【机 构】
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北京信息科技大学信息管理学院,北京信息科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61370139),北京市社会科学基金项目(15JGB099),高水平人才交叉培养“实培计划”(科研)基金项目
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为了解决数据发布过程中存在的隐私泄露问题,同时保持数据在数据挖掘和数据分析等方面的良好可用性,提出了一种基于身份替代的隐私保护方法.一方面,该方法通过用虚拟身份替代原始身份的方式,保证数据的原始身份不出现在公开数据中,进而保护隐私信息;另一方面,总结并提出了数据身份和数据特征两个概念,并设计了数学模型来衡量数据的身份相似度和特征相似度,保证虚拟身份保留原始数据的特性.最后,从数据可用性、隐私泄露风险和时间复杂度3个方面对该方法进行了测试,实验结果表明该方法可以保护隐私信息,同时能有效保持数据的可用性.
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