基于聚类匿名化的差分隐私保护数据发布方法

刘晓迁; 李千目

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基于匿名化技术的理论基础,采用DBSCAN聚类算法对数据记录进行聚类,实现将个体记录匿名化隐藏于一组记录中.为提高隐私保护程度,对匿名化划分的数据添加拉普拉斯噪声,扰动个体数据真实值,以实现差分隐私保护模型的要求.通过聚类,分化查询函数敏感性,提高数据可用性.对算法隐私性进行证明,并实验说明发布数据的可用性.

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来源
《通信学报》 |2016年第5期|125-129|共5页
作者
刘晓迁; 李千目;
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作者单位

南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京210094;

南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京210094;

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正文语种 chi
中图分类各种专用数据库;
关键词
差分隐私; 隐私保护; 聚类; 数据发布; 匿名化;

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