面向医疗健康数据的敏感属性保护研究

发布时间：2021-04-09 07:54

　　网络的普及与信息化的快速发展加速了信息的共享,为人们获取信息提供了便利。其中,医疗健康数据的共享具有举足轻重的地位。但医疗健康数据中包含大量涉及用户隐私的信息,直接发布会导致用户隐私的泄露。在医疗健康数据发布场景下,从保护用户隐私的目的出发,将医疗健康数据分为单敏感属性与多敏感属性数据,并结合不同的数据特征对其进行发布十分必要。在单敏感属性医疗健康数据中,背景知识与相似性攻击是由攻击者对敏感属性值进行语义分析导致的,这两种语义攻击会造成用户医疗隐私泄露。现有的匿名模型往往只对等价类中的敏感属性值进行数量约束,存在对敏感属性语义约束不足的缺陷。针对这个问题,设计（θ,k）-匿名单敏感属性医疗健康数据保护模型。模型依据敏感属性的语义层次树将大小为k的等价类分为θ组,通过分组实现对等价类中敏感属性的语义约束。分组后,组内的记录在语义上均相似但不相同,组间的记录在语义上均相异。分组的方法使语义相似与语义相异的记录在等价类中占比适中,因而模型能够抵制背景知识与相似性双重攻击。同时,为了提高发布后数据的可用性,在满足语义约束的条件下,采用距离度量方法降低信息损失,并依据层次泛化树对等价类进行泛化,... 

【文章来源】：武汉大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

单敏感属性原始数据查看页面

多敏感属性原始数据查看页面

单敏感属性匿名数据表

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于信息论方法的分类数据相似性度量[J]. 郑碧如,吴广潮.  计算机与现代化. 2018(05)
[2]移动医疗中个性化l-多样性匿名隐私保护模型[J]. 李文,黄丽韶,罗恩韬.  计算机科学与探索. 2018(05)
[3]一种个性化（p,k）匿名隐私保护算法[J]. 贾俊杰,闫国蕾.  计算机工程. 2018(01)
[4]基于多敏感属性分级的(αij,k,m)-匿名隐私保护方法[J]. 王秋月,葛丽娜,耿博,王利娟.  计算机应用. 2018(01)
[5]医疗大数据中应用差分隐私保护[J]. 白云璐.  电子技术与软件工程. 2017(24)
[6]数据发布中k-匿名隐私保护技术研究[J]. 岳思,吴伟明,谷勇浩.  软件. 2017(11)
[7]抵制敏感属性相似性攻击的（p,k,d）-匿名模型[J]. 贾俊杰,陈露婷.  计算机工程. 2018(03)
[8]基于聚类相关性约束的（s,l）-多样性匿名方法[J]. 张冰,杨静,张健沛,谢静.  中南大学学报(自然科学版). 2015(10)
[9]基于敏感度的个性化（α,l）-匿名方法[J]. 赵爽,陈力.  计算机工程. 2015(01)
[10]大数据环境下医疗数据隐私保护面临的挑战及相关技术梳理[J]. 陈鹤群.  电子技术与软件工程. 2014(16)

博士论文
[1]面向社会网络的隐私保护关键技术研究[D]. 刘向宇.东北大学 2014

硕士论文
[1]数据交易中的关系型数据隐私保护研究[D]. 乐俊青.西南大学 2017
[2]一种增强型t-Closeness隐私保护方法[D]. 韩海伟.哈尔滨工程大学 2012



本文编号：3127242