【摘 要】
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近年来,数据发布隐私保护问题受到了广泛关注,相继提出了多种隐私保护匿名模型.l-多样性模型是其中保护个体隐私的有效方法,但现有的l-多样性模型只适合处理分类型敏感属性,
【机 构】
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浙江师范大学数理与信息工程学院,华东理工大学计算机科学与工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60773094 60473055）, 上海市曙光计划基金项目（07SG32）, 上海市浦江人才计划基金项目（05PJ14030）
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近年来,数据发布隐私保护问题受到了广泛关注,相继提出了多种隐私保护匿名模型.l-多样性模型是其中保护个体隐私的有效方法,但现有的l-多样性模型只适合处理分类型敏感属性,不适合处理数值型敏感属性.为此,提出面向数值型敏感属性的分级l-多样性模型,包括分级相异l-多样性、分级信息熵l-多样性和分级递归（c,l）-多样性.所提出的模型首先将数值型敏感属性域分级,再基于分级信息实现数值型敏感属性的l-多样性.设计了实现这些模型的l-Incognito算法.并且从匿名表的多样性角度进行了比较,实验表明分级l-多样性
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