一种满足用户个性化需求的k匿名隐私保护方法

摘要

本发明公开了一种满足用户个性化需求的k匿名隐私保护方法，包括：用户自定义的k值储存于数据表的一个列属性中；将数据表通过分解得到匿名要求相同的元组等价类；每一个等价类采用聚类的方法根据k值进行属性泛化；等价类匿名完成后检测全局是否达到每个元组匿名要求，若远超过匿名要求的元组低于阈值，则算法结束；若远超过匿名要求的元组不低于阈值，则对远超过匿名要求的元组再通过其原始数据重新泛化，直到数据表中远超过匿名要求的元组达到阈值。本发明的k匿名隐私保护方法可实现用户可以设定自己数据的保护程度，极大地满足了用户的个性化需求，并且能很好地达到隐私保护的目的，实现了用户的隐私自治。