基于取整划分函数的k匿名算法  

Algorithm for k-Anonymity Based on Rounded Partition Function

作　　者：吴英杰[1,2,3] 唐庆明[1] 倪巍伟[2] 孙志挥[2] 

机构地区：[1]福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350108 [2]东南大学计算机科学与工程学院,江苏南京210096 [3]网络系统信息安全福建省高校重点实验室(福州大学),福建福州350108

出　　处：《软件学报》2012年第8期2138-2148,共11页Journal of Software

基　　金：国家自然科学基金(61003057);福建省自然科学基金(2010J01330)

摘　　要：提出一种基于取整划分函数的K匿名算法,并从理论上证明该算法在非平凡的数据集中可以取得更低的上界.特别地,当数据集大于2k^2时,该算法产生的匿名化数据的匿名组规模的上界为k+1;而当待发布数据表足够大时,算法所生成的所有匿名组的平均规模将足够趋近于K.仿真实验结果表明,该算法是有效而可行的.This paper proposes an algorithm based on rounded partition function for k-anonymity. By rigorous theoretical proof, the study will show that a better upper bound on size of the anonymization groups can be obtained in non-trivial data sets. In particular, when the size of the original dataset is greater than 2k2, the upper bound will be reduced to k＋1. Further, the average size of all anonymization groups of the anonymous data will be close enough to k when the size of the original dataset is large enough. Experimental results on real datasets show that this algorithm is effective and feasible.

关 键 词：隐私保护 数据发布 k匿名算法 取整划分函数 匿名组规模上界 

分 类 号：TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构]