基于K-匿名的隐私保护算法研究

发布时间：2017-04-05 21:26

  本文关键词：基于K-匿名的隐私保护算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着大数据时代的到来和互联网技术的飞速发展,越来越多的信息在网上被发布被共享。互联网为当前的科学研究、信息交换、数据共享提供了平台,但同时也为隐私信息保护技术提出了新的挑战。一方面,很多研究机构希望能低成本的拿到需要的信息资源,以便进行数据分析;另一方面,这些被发布信息的个体不希望自己的隐私信息遭到泄露。于是,隐私信息数据发布技术成为信息安全领域一个新的研究方向。k?匿名的提出是数据发布中保护隐私信息的有效办法,其思想简单,易于实现,是当前隐私保护的主流模型。但是其本身也存在有局限性。本文通过对k?匿名模型的深入研究,指出了k?匿名模型的不足,并针对k?匿名的缺陷设计了新的改进模型。本文的主要工作包括:一、基于前人对k?匿名的研究成果和解决方案,研究了k?匿名保护隐私的作用,存在的不足以及国内外现有的对k?匿名算法的改进,并分析了几种较为有影响力的改进算法。二、本文对现有的基于聚类的匿名算法进行分析。为了能更好的降低信息损失量,本文提出了一种新的基于聚类的匿名算法MaxDD算法,将基于最大相异度的聚类算法与(?,k)?匿名算法相结合,并改进了经典的泛化格模型,从而在更好的达到隐私保护的效果的前提下尽可能降低信息损失量。三、本文通过对微聚集k-匿名算法的研究,在基于最大相异度聚类的基础之上,以微聚集技术代替传统的泛化技术,用类质心代替类中元组在准标识符上的值,以实现匿名化处理。将这种技术与L-多样性算法相结合,降低信息损失量和提高数据可实用性。四、本文通过实验,对两种改进算法与已有算法在时间效率和信息损失量上做出比较,并给出了实验分析。本文提出的算法均针对微数据中常用的混合型数据进行。
【关键词】：k-匿名 聚类 最大相异度 泛化 微聚集
【学位授予单位】：西北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP309
【目录】：

• 摘要9-10
• ABSTRACT10-12
• 1 绪论12-16
• 1.1 研究背景及意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-14
• 1.3 隐私保护研究中的难点14
• 1.4 论文的创新点14
• 1.5 本文的基本框架14-16
• 2 关键理论及技术16-25
• 2.1 k - 匿名模型16-17
• 2.2 (a,k)-匿名模型17-18
• 2.3 l - 多样性模型（l -diversity ）18-19
• 2.4 T-逼近模型19
• 2.5 k - 匿名信息损失度量19-22
• 2.5.1 DM/DM*度量标准19-20
• 2.5.2 基于熵的度量标准20-21
• 2.5.3 混合型变量的度量标准21-22
• 2.6 数据匿名化技术22-24
• 2.6.1 泛化22-23
• 2.6.2 隐匿23
• 2.6.3 微聚集23
• 2.6.4 其他技术23-24
• 2.7 本章小结24-25
• 3 基于聚类的(?,k)-匿名改进算法研究25-39
• 3.1 引言25
• 3.2 最大相异度聚类25-28
• 3.2.1 距离度量26-28
• 3.2.2 基于最大相异度聚类28
• 3.3 基于聚类的（?,k）-匿名改进算法28-34
• 3.3.1 算法描述28-32
• 3.3.2 信息损失量计算32
• 3.3.3 算法流程图32-34
• 3.4 算法正确性与时间复杂度34-35
• 3.4.1 算法正确性分析34
• 3.4.2 算法时间复杂度分析34-35
• 3.5 实验结果35-38
• 3.5.1 数据质量35-37
• 3.5.2 执行效率37-38
• 3.6 本章小结38-39
• 4 基于微聚集的L-多样性匿名改进算法研究39-53
• 4.1 引言39
• 4.2 L-多样性39-41
• 4.3 微聚集算法类质心判定41-42
• 4.4 基于微聚集的L-多样性匿名改进算法42-49
• 4.4.1 算法描述42-46
• 4.4.2 信息损失量46-48
• 4.4.3 算法流程图48-49
• 4.5 算法正确性与时间复杂度49-50
• 4.5.1 算法正确性分析49
• 4.5.2 算法时间复杂度分析49-50
• 4.6 实验结果50-52
• 4.6.1 数据质量50-52
• 4.6.2 执行效率52
• 4.7 本章小结52-53
• 5 总结与展望53-55
• 5.1 总结53
• 5.2 展望53-55
• 参考文献55-59
• 攻读硕士学位期间的科研项目59-60
• 致谢60

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1 董芳菲;基于K-匿名的隐私保护算法研究[D];西北师范大学;2015年

  本文关键词：基于K-匿名的隐私保护算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：287712