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工学硕士学位论文

一种个性化(α,k)-匿名算法





硕士研究生: 周魏魏
指导教师: 杨静教授
学位级别: 工学硕士
学科、专业: 计算机软件与理论
所在单位: 计算机科学与技术学院
论文提交日期: 2012 年 12 月
论文答辩日期: 2013 年 3 月
学位授予单位: 哈尔滨工程大学
Classified Index:
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A Dissertation for the Degree of M. Eng

A Personalized (α,k)-Anonymity Algorithm





Candidate : Zhou Weiwei
Supervisor : Prof. Yang Jing
Academic Degree Applied for : Master of Engineering
Speciality : Computer Software and Theory
Date of Submission : December, 2012
Date of Oral Examination : March, 2013
University : Harbin Engineering University
哈尔滨工程大学
学位论文原创性声明
本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。
有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中已注
明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文
的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声
明的法律结果由本人承担。
作者(签字):
日期: 年月日


哈尔滨工程大学
学位论文授权使用声明
本人完全了解学校保护知识产权的有关规定,即研究生在校攻读学位期间论文工作
的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送
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本论文(□在授予学位后即可□在授予学位12个月后□解密后)由哈尔滨工程
大学送交有关部门进行保存、汇编等。
作者(签字): 导师(签字):
日期: 年月日年月日
一种个性化(, k) -匿名算法
摘要
近年来,随着互联网、数据存储以及计算技术的飞速发展,使得信息的收集与分析
变得越来越便捷、完整与精确。然而,这些以信息共享、数据挖掘与知识发现等为目的
的数据发布过程往往都伴随着敏感隐私信息的泄露风险,这就引发了对数据发布过程中
隐私保护问题的研究,其主要目标是如何在保证数据可用性的前提下,适当损失原始数
据所包含的信息来提高发布数据的安全性,从而达到隐私保护与数据可用性之间的良好
平衡。另外,考虑到不同数据实体对敏感信息保护程度的不同需求,隐私保护的个性化
服务已成为该领域的一个研究热点。本文立足于隐私保护中的个性化服务需求,在保证
信息可用性的前提下,对数据发布中的个性化隐私匿名技术进行了分析研究。
本文首先对面向敏感值的个性化隐私匿名问题进行了研究。在传统(α, k)-匿名原则
的研究基础上,引入个性隐私敏感因子,进而计算各敏感值的个性隐私保护需求度,从
而实现敏感值的个性化服务,并形式化地定义了一种个性化(α, k)-匿名算法。本文主要
是根据数据拥有者中的敏感属性域中的每一个值,引入个性隐私敏感因子,用于描述个
人的个性化隐私需求,并在此基础上,提出了一种基于属性分类树的个性化隐私匿名算
法来实现个性化(α, k)-匿名,结合了自顶向下的局部编码和敏感属性泛化的匿名技术。
最后通过仿真实验验证该方法可以在满足个性化隐私需求的情况下,完成匿名化过程,
并且采用该方法进行匿名所造成的信息损失较小。

关键词: 数据发布;隐私保护;个性化;敏感属性;信息损失
一种个性化(, k) -匿名算法
Abstract
In recent years, as the rapid development of , data storage put