基于可伸缩l-多样性的大数据发布隐私保护
Big data publishing privacy protection based on scalable l-diversity
1. 重庆水利电力职业技术学院 普天大数据产业学院, 重庆 402160
2. 重庆大学 计算机学院, 重庆 400044
摘要
针对非结构化大数据发布中的隐私保护问题，提出了一种基于改进的可伸缩l-多样性（improved scalable l-diversity，ImSLD）大数据发布隐私保护方法。该算法采用基于两阶段条件随机场的命名实体识别（named entity recognition，NER）方法将非结构化数据表示为结构化形式，设计一种改进的可伸缩l-多样性算法来对表现良好的非结构化数据进行匿名化，实现保护非结构化大数据发布的隐私，通过Apache Pig实现ImSLD算法来使其具有可伸缩性。实验表明与MRA和SKA算法相比，改进的ImSLD算法在不同数据集上提供相同级别的隐私时信息损失均优于对比的另外两种算法。
基金项目
重庆市教育科学“十三五”规划2020年度重点无经费课题(2020-GX-169)
重庆市职业教育学会2020—2021年度立项课题(2020ZJXH282086)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.10.0679
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第2期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 564-566,571
文章编号: 1001-3695(2021)02-047-0564-03
发布历史
[2021-02-05] 印刷出版
引用本文
邹劲松, 李芳. 基于可伸缩l-多样性的大数据发布隐私保护 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (2): 564-566,571. (Zou Jinsong, Li Fang. Big data publishing privacy protection based on scalable l-diversity [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (2): 564-566,571. )
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。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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