隐私保护数据发布中身份保持的匿名方法  

Identity-Reserved Anonymity in Privacy Preserving Data Publishing

作　　者：童云海[1] 陶有东[1] 唐世渭[1] 杨冬青[1] 

机构地区：[1]机器感知与智能教育部重点实验室(北京大学),北京100871

出　　处：《软件学报》2010年第4期771-781,共11页Journal of Software

基　　金：国家自然科学基金No.60403041~~

摘　　要：在隐私保护的数据发布研究中,目前的方法通常都是先删除身份标识属性,然后对准标识属性进行匿名处理.分析了单一个体对应多个记录的情况,提出了一种保持身份标识属性的匿名方法,它在保持隐私的同时进一步提高了信息有效性.采用概化和有损连接两种实现方式.实验结果表明,该方法提高了信息有效性,具有很好的实用性.In the research of privacy preserving data publishing, the present method always removes the individual identification attributes and then anonymizes the quasi-identifier attributes. This paper analyzes the situation of multiple records one individual and proposes the principle of identity-reserved anonymity. This method reserves more information while maintaining the individual privacy. The generalization and loss-join approaches are developed to meet this requirement. The algorithms are evaluated in an experimental scenario, reserving more information and demonstrating practical applicability of the approaches.

关 键 词：隐私保护 数据发布 匿名 身份保持 有损连接 概化 

分 类 号：TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构]