數(shù)據(jù)交易是打破信息孤島及行業(yè)信息壁壘,實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化的新興產(chǎn)業(yè)。在數(shù)據(jù)交易過程中,數(shù)據(jù)常以免費公布或交易給買方的形式被發(fā)布出去,而發(fā)布的數(shù)據(jù)中包含著大量的個人信息。攻擊者可以根據(jù)這些個人信息,以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)手段進行信息分析,從而使得個人隱私發(fā)生泄漏進而造成經(jīng)濟損失和人身傷害等問題。為此,如何保護數(shù)據(jù)交易中個人隱私安全已經(jīng)成為亟待解決的問題。為了確保數(shù)據(jù)交易中的隱私安全,人們需要對數(shù)據(jù)進行隱私完全自治處理,這是個人對數(shù)據(jù)確權(quán)的一種體現(xiàn),也是個人實現(xiàn)對隱私主動保護的有效手段。同時在數(shù)據(jù)交易中,實時數(shù)據(jù)是一種極有價值的數(shù)據(jù),如何防止實時數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私泄露,進而確保數(shù)據(jù)交易安全實施也是一個重要的問題。目前,研究者們已經(jīng)提出了大量的隱私保護方法,然而這些模型并不能有效地保護經(jīng)過完全自治處理過的數(shù)據(jù)的隱私,且對于實時發(fā)布的隱私保護亦沒有提出合理的隱私保護模型。為了保護隱私完全自治后的數(shù)據(jù)的發(fā)布安全,本論文提出了（α,ω）-匿名模型,該模型允許用戶（數(shù)據(jù)擁有者）對關(guān)系型數(shù)據(jù)的準標識符（QI）以及敏感屬性值（S）同時進行隱私約束設(shè)置,以體現(xiàn)用戶對隱私擁有完全自治權(quán),模型中的w是QI的隱私約束,a是... 

【文章來源】：西南大學重慶市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

(a)域概化層次結(jié)構(gòu);(b)屬性值概化層次結(jié)構(gòu)

表示為jiD D。對于給定的屬性 A，我們也表示概化，也可以表示為:nfAAAnff10101 化函數(shù)序列。根據(jù)屬性 A 的偏序關(guān)系，我們 域概化層次ADGH 和值概化層次AVGH ，如(a) (b)圖 2.1 (a)域概化層次結(jié)構(gòu); (b)屬性值概化層次結(jié)構(gòu)通常決定了屬性泛化的規(guī)則。在概化層次結(jié)：數(shù)值屬性和分類屬性。圖 2.1 顯示了數(shù)值的為分類屬性的概化層次結(jié)構(gòu)。

定義 2.13 (信息損失度量，Information Loss)：每一個匿名算法都需要一個特定的信息損失度量指標來對信息損失進行衡量。本論文使用的匿名化后信息損失的度量指標為 Xu 等人提出的歸一化確定性補償（Normalized Certainty Penalty）。定義 2.14 (歸一化確定性補償，Normalized Certainty Penalty)[26]：對于某個屬性 A 上某個屬性值 x 的信息損失計算方式為：()()()IntervalAIntervalxNCPxA ，屬性 A 為數(shù)值型屬性，Interval(x)表示 x 的取值區(qū)間大小，Interval（A）表示屬性 A 的取值區(qū)間大小，在如圖 2.3 中 age 概化層次中，若 x=[1, 30]且屬性 A 表示 age，則 Interval(x)=30，Interval（A）=60， NPC(x)A=30/60，也就是說[1, 30]在 age 屬 性 上 的 信 息 損 失 為 0.5 。 當 屬 性 A 為 分 類 型 屬 性 時 ， 則NCP( x)Sub(x)/Sub(A)Anodenode ， Sub(x)node表示以 x 為根節(jié)點的葉節(jié)點數(shù)， Sub(A)node表示該屬性概化層次包含的葉節(jié)點總數(shù)，在圖 2.4 中若 x 為 individual enterprise，則 Sub(x)node=2，若屬性 A 表示有工作類型，則 Sub(A)node=4，所以 individualenterprise 在工作類型屬性上的信息損失為 1/2。


本文編號：2976069