數(shù)據(jù)匿名化因其安全性和有效性所特有的優(yōu)勢(shì),常被用于解決數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私泄露問(wèn)題。針對(duì)相似性攻擊造成隱私泄露的問(wèn)題,本文提出(r,k)–匿名模型,基于敏感屬性鄰近關(guān)聯(lián),設(shè)定鄰近抵抗閾值,并設(shè)計(jì)滿足(r,k)–匿名模型的匿名算法GDPPR(Generalized data for privacy proximity resistance)。采用基于(r,k)–匿名模型改進(jìn)的模糊聚類技術(shù)完成簇的劃分,得出隸屬矩陣,使得每個(gè)等價(jià)類中具備鄰近關(guān)聯(lián)的敏感屬性取值頻率不高于閾值。保證匿名化后數(shù)據(jù)可以滿足用戶的隱私保護(hù)需求,并且具備較高的使用價(jià)值。本文主要基于以下兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行研究:1.研究敏感屬性鄰近抵抗的匿名模型并設(shè)計(jì)滿足(r,k)–匿名模型GDPPR匿名算法。針對(duì)相似性攻擊會(huì)造成隱私泄露的問(wèn)題,本文提出了(r,k)–匿名模型。要求匿名后的數(shù)據(jù)表在滿足k-匿名模型的基礎(chǔ)上,在同一等價(jià)類當(dāng)中具備鄰近關(guān)聯(lián)的敏感屬性取值頻率不超過(guò)閾值r。有效的降低了攻擊者通過(guò)相似性攻擊獲取目標(biāo)敏感信息概率,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證(r,k)–匿名模型的匿名效果。2.研究GDPPR算法中數(shù)據(jù)的可用性。GDPPR算法通過(guò)模糊聚類技術(shù)完...

【文章頁(yè)數(shù)】：57 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目標(biāo)及研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第2章 相關(guān)技術(shù)分析
    2.1 隱私保護(hù)概述
    2.2 隱私保護(hù)策略
    2.3 數(shù)據(jù)匿名
        2.3.1 數(shù)據(jù)角色劃分
        2.3.2 屬性劃分
        2.3.3 k-匿名模型
        2.3.4 匿名模型實(shí)現(xiàn)
        2.3.5 等價(jià)類
    2.4 常見(jiàn)攻擊與匿名模型
        2.4.1 攻擊模式
        2.4.2 匿名模型
    2.5 匿名評(píng)估機(jī)制
        2.5.1 信息損失
        2.5.2 隱私泄露評(píng)估
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于敏感信息鄰近抵抗的匿名方法
    3.1 (r,k)-匿名模型
    3.2 模糊聚類
    3.3 距離度量及匿名評(píng)估
        3.3.1 距離度量
        3.3.2 匿名評(píng)估度量
    3.4 GDPPR算法
        3.4.1 算法思想
        3.4.2 算法描述
        3.4.3 算法實(shí)現(xiàn)
    3.5 算法分析
        3.5.1 正確性分析
        3.5.2 數(shù)據(jù)可用性分析
        3.5.3 隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)分析
        3.5.4 時(shí)間復(fù)雜度分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
        4.2.1 數(shù)據(jù)集選取
        4.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    4.3 Adult數(shù)據(jù)集
        4.3.1 Adult數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.3.2 Adult數(shù)據(jù)集可用性分析
        4.3.3 Adult數(shù)據(jù)集泄露風(fēng)險(xiǎn)分析
        4.3.4 Adult數(shù)據(jù)集時(shí)間復(fù)雜度分析
    4.4 Census-Income數(shù)據(jù)集
        4.4.1 Census-Income數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.4.2 Census-Income數(shù)據(jù)集可用性分析
        4.4.3 Census-Income數(shù)據(jù)集泄露風(fēng)險(xiǎn)分析
        4.4.4 Census-Income數(shù)據(jù)集時(shí)間復(fù)雜度分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間研究成果
致謝



本文編號(hào)：3799812