典型文献
k-匿名改进算法及其在隐私保护中的应用研究
文献摘要：
当前网络公开数据中的隐私泄露问题频出,给相关个人造成不良影响甚至严重危害,隐私保护技术研究因此越来越受到关注.k-匿名化作为一种能够有效保护隐私信息的技术,已发展了多种算法,但这些算法有的数据处理效率较低、有的抗攻击性能较弱.文章采用K-means算法并结合运用Mondrian算法进行聚类处理,建立了一种基于K-means的(k,e)匿名隐私保护的改进算法.不仅与具有代表性的隐私保护算法(k,e)-MDAV算法进行了运算效率的对比,还利用改进算法进行了涉及个人位置信息的应用案例分析.结果表明,文章提出的改进算法在实现数据匿名化基础上,能有效提高运行效率,且具有较强的抗链接攻击和抗同质化攻击性能.
文献关键词：
k-匿名;聚类算法;改进算法;隐私保护
中图分类号：
作者姓名：
顾海艳;蒋铜;马卓;朱季鹏
作者机构：
江苏警官学院计算机信息与网络安全系,南京 210031;徐州市公安局,徐州 221000;南通市公安局,南通 226000
文献出处：
引用格式：
[1]顾海艳;蒋铜;马卓;朱季鹏-.k-匿名改进算法及其在隐私保护中的应用研究)[J].信息网络安全,2022(10):52-58
A类：
Mondrian,MDAV
B类：
改进算法,隐私泄露,泄露问题,频出,人造,严重危害,隐私保护技术,保护隐私,隐私信息,处理效率,抗攻击,攻击性,means,结合运用,运算效率,位置信息,应用案例,数据匿名化,提高运行效率,聚类算法
AB值：
0.329287
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