一種抵制多敏感屬性關聯(lián)攻擊的數(shù)據(jù)發(fā)布方法.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展，大量的數(shù)據(jù)被共享、發(fā)布用于數(shù)據(jù)分析，其中包含許多與個人相關的信息。如何在保證數(shù)據(jù)有效性的前提下，確保發(fā)布后數(shù)據(jù)的安全性一直是進行數(shù)據(jù)發(fā)布時需要考慮的重要的問題。而現(xiàn)有的針對多敏感屬性的隱私保護技術中，往往會發(fā)生由于忽略不同屬性間的關聯(lián)信息而導致個人隱私泄露的問題。
　　論文在研究多維桶分組技術、Rating數(shù)據(jù)發(fā)布模型等經(jīng)典的隱私保護數(shù)據(jù)發(fā)布技術的基礎上，針對數(shù)據(jù)發(fā)布過程中忽略不同屬性之間的關聯(lián)信息導致隱私

2、泄露的問題提出了一種能夠抵制關聯(lián)攻擊的數(shù)據(jù)發(fā)布模型——(l，m)-多敏感屬性匿名模型。首先，利用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法找出數(shù)據(jù)集中不同的敏感屬性之間存在的關聯(lián)信息，并生成關聯(lián)規(guī)則集合；其次，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)集生成相應的泛化桶，并利用前面挖掘產(chǎn)生的關聯(lián)規(guī)則集合對泛化桶進行篩選，產(chǎn)生泛化表；接著，利用泛化表對待發(fā)布數(shù)據(jù)集的敏感屬性數(shù)據(jù)進行泛化處理，同時從中篩選出不能進行泛化處理的剩余元組集合；最后，對剩余元組單獨進行泛化處理，并把泛化產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集與