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本文对数据发布中几种常见的隐私保护模型进行了研究,并在k-匿名模型和l-多样性模型的基础上提出了一种改进的(a,d)-l多样性k-匿名模型,该模型能够对不同隐私保护程度的敏感属性进行不同程度的隐私保护,还能避免较高敏感属性在同一分组出现的频率过高引起的隐私泄露。
数据发布中的K-匿名隐私保护机制研究
【摘 要】
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本文对数据发布中几种常见的隐私保护模型进行了研究,并在k-匿名模型和l-多样性模型的基础上提出了一种改进的(a,d)-l多样性k-匿名模型,该模型能够对不同隐私保护程度的敏感
【机 构】
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湖北医药学院计算机教研室
【出 处】
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福建电脑
【发表日期】
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2015年4期
【基金项目】
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湖北医药学院研究生启动基金项目“面向医院信息系统的隐私保护机制研究”(2013QDJZR11)
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