PDMP：εk个性化数据脱敏保护方法
PDMP: εk personalized data masking protection
河北大学 a. 电子信息工程学院; b. 信息技术中心; c. 网络空间安全与计算机学院, 河北 保定 071002
摘要
通过对k-匿名数据脱敏和l-多样性匿名数据脱敏模型分析，提出一种更加有针对性的个性匿名保护方法（PDMP）来解决数据泄露问题。PDMP根据不同的敏感程度来找到不同的k值，通过相应的约束方法对数据进行泛化从而实现敏感数据的脱敏，减少真实数据的攻击率，更好地实现隐私数据的保护。实验表明，该方法降低了信息敏感度的同时，满足了个性化需求，有效地提高了数据隐私的安全性。
基金项目
河北省自然科学基金资助项目(F2019201427)
国家教育部“云数融合科教创新”基金资助项目(2017A20004)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.06.0238
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: 3068-3070,3082
文章编号: 1001-3695(2020)10-038-3068-03
发布历史
[2020-10-05] 印刷出版
引用本文
刘振鹏, 孙静薇, 王烁, 等. PDMP：εk个性化数据脱敏保护方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (10): 3068-3070,3082. (Liu Zhenpeng, Sun Jingwei, Wang Shuo, et al. PDMP: εk personalized data masking protection [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (10): 3068-3070,3082. )
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
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