计算机工程

作者：吴睿雪, 彭长根, 刘波涛, 丁红发, 谢明明

单位：贵州大学 a. 计算机科学与技术学院;b. 贵州省公共大数据重点实验室;c. 密码学与数据安全研究所;d. 数学与统计学院, 贵阳 550025

关键词：隐私保护,多敏感属性,关联关系,泛化边界,关联规则

基金：国家自然科学基金（61662009，61772008）；"十三五"国家密码发展基金（MMJJ20170129）；贵州省科技计划项目（黔科合基础[2016]2315，黔科合基础[2017]1045）；贵州省科技计划项目（黔科合重大专项[2017]3002，黔科合重大专项[2018]3001）。

针对多数隐私保护算法不能较好平衡数据精度和数据隐私保护程度的问题，从数据集中准标识属性与敏感属性的关联关系出发，提出一种基于关联规则的匿名算法。运用Aprior算法建立属性间的关联规则，利用互信息量度量其关联度，为准标识属性的分级分类提供依据，同时设置泛化边界与权重，以避免产生较大的匿名成本。实验结果表明，该算法能够减少数据损失，实现数据效用与隐私保护之间的均衡。

来源：2019年第11期

《计算机工程》期刊编辑部

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