FVSk-匿名:一种基于k-匿名的隐私保护方法  

FVS k-anonymity:an anonymous privacy protection method based on k-anonymity

作　　者：王良[1] 王伟平[1] 孟丹[1] 

机构地区：[1]信息内容安全技术国家工程实验室中国科学院信息工程研究所

出　　处：《高技术通讯》2015年第3期228-238,共11页Chinese High Technology Letters

基　　金：863计划(2013AA013204);中国科学院先导专项(XDA06030200);核高基项目(Y3M001105);新疆维吾尔自治区科技专项(201230121)资助项目

摘　　要：为了确保数据发布应用环节中个人敏感隐私数据信息的安全,深入研究了k-匿名技术的机制及性能,针对其不能完全有效地防止敏感属性数据信息泄漏的问题,通过引入真子树的概念和全新的敏感属性值选择手段,在实验探索的基础上,提出了一种基于k-匿名隐私保护模型的新的数据发布隐私保护方法——FVS k-匿名隐私保护方法。这种隐私保护方法继承了k-匿名技术实现简单、处理数据便捷的优点,而且弥补了其保护个人敏感隐私数据信息不完全、不充分的缺点。优化后的FVS k-匿名方法能有效地防止个人敏感隐私数据信息的泄漏,确保个人敏感隐私数据信息的安全。The study aimed to ensure the safety of individul sensitive information when publishing data. The mechanism and performance of the k-anonymity technique for anonymous privacy protection were deeply studied, and aiming at its problem of incapable of complete protection of sensitive attributes against discloure, a new privacy protection ap- proach based on the k-anonymity model, called the FVS k-anonymity, was put forward after experimental investiga- tions. The new approach adopts the concept of true subtree and a wholly-new way for selection of sensitive attribute values, so it can effectively remedy the above-mentioned shortcoming to protect the sensitive from disclosure.

关 键 词：K-匿名 信息安全 隐私保护 敏感属性 

分 类 号：TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构]