面向结构化数据集的敏感属性识别与分级算法
Sensitive attribute recognition and classification algorithm for structure dataset
1. 贵州大学 a. 计算机科学与技术学院; b. 公共大数据国家重点实验室; c. 数学与统计学院, 贵阳 550025
2. 贵州财经大学 信息学院, 贵阳 550025
摘要
如何对生产环境中经代码混淆的结构化数据集的敏感属性（字段）进行自动化识别、分类分级，已成为对结构化数据隐私保护的瓶颈。提出一种面向结构化数据集的敏感属性自动化识别与分级算法，利用信息熵定义了属性敏感度，通过对敏感度聚类和属性间关联规则挖掘，将任意结构化数据集的敏感属性进行识别和敏感度量化；通过对敏感属性簇中属性间的互信息相关性和关联规则分析，对敏感属性进行分组并量化其平均敏感度，实现敏感属性的分类分级。实验表明，该算法可识别、分类、分级任意结构化数据集的敏感属性，效率和精确率更高；对比分析表明，该算法可同时实现敏感属性的识别与分级，无须预知属性特征、敏感特征字典，兼顾了属性间的相关性和关联关系。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(U1836205,61662009,61772008,11761020)
贵州省科技计划项目(黔科合重大专项字[2018]3001,黔科合重大专项字[2018]3007,黔科合重大专项字[2017]3002,黔科合支撑[2019]2004,黔科合支撑[2018]2162,黔科合基础[2019]1049,黔科合基础[2017]1045)
贵州财经大学科研基金资助项目(2017XJC01)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.05.0187
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第10期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 3077-3082
文章编号: 1001-3695(2020)10-040-3077-06
发布历史
[2020-10-05] 印刷出版
引用本文
何文竹, 彭长根, 王毛妮, 等. 面向结构化数据集的敏感属性识别与分级算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (10): 3077-3082. (He Wenzhu, Peng Changgen, Wang Maoni, et al. Sensitive attribute recognition and classification algorithm for structure dataset [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (10): 3077-3082. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
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