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数据脱敏在政府数据治理及开放服务中的应用 被引量:17
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作者 王毛路 华跃 《电子政务》 CSSCI 2019年第5期94-103,共10页
随着政务信息资源共享工作的推进,会产生大量的企业和个人数据汇聚。为了贯彻落实国家相关法律法规要求,对个人及企业敏感隐私数据实现可靠保护,在对这些数据进行研究和应用的过程中需要进行脱敏处理。基于对数据的使用场景的深入分析... 随着政务信息资源共享工作的推进,会产生大量的企业和个人数据汇聚。为了贯彻落实国家相关法律法规要求,对个人及企业敏感隐私数据实现可靠保护,在对这些数据进行研究和应用的过程中需要进行脱敏处理。基于对数据的使用场景的深入分析和分级分类,选取了多种脱敏算法支持数据脱敏,提出了一种基于存量和增量数据实现静态脱敏和动态脱敏,且可通过K-匿名和L-多样化方法验证数据脱敏的有效性。此项对数据脱敏的研究,对各机构规范业务流程、安全应用数据具有重要意义,对数据脱敏应用领域的拓展具有借鉴价值。 展开更多
关键词 数据治理 数据脱敏 脱敏算法 K匿名 l多样化
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基于移动社交网络的位置隐私保护研究 被引量:5
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作者 谭振江 马瑀浓 +1 位作者 姜楠 周伟 《吉林师范大学学报(自然科学版)》 2023年第1期123-131,共9页
针对移动社交网络隐私保护方案的研究现状,分析总结了当前方案中存在的隐私保护效果差、通信开销高和数据可用性低等问题.首先,系统地介绍了移动社交网络位置隐私保护主流的三大体系结构;其次,分析总结了当前国内外应用在移动社交网络... 针对移动社交网络隐私保护方案的研究现状,分析总结了当前方案中存在的隐私保护效果差、通信开销高和数据可用性低等问题.首先,系统地介绍了移动社交网络位置隐私保护主流的三大体系结构;其次,分析总结了当前国内外应用在移动社交网络中的隐私保护方案的隐私保护程度、计算开销、服务质量及数据可用性等问题,分别从基于失真、加密、增强和差分隐私四个方面对其进行讨论;最后,从理论、技术、硬件设施三个方面阐述了移动社交网络位置隐私面临的挑战及未来的研究发展方向. 展开更多
关键词 移动社交网络 位置隐私保护 本地差分隐私 K-匿名 l-多样化
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面向关系-事务数据的数据匿名方法 被引量:4
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作者 龚奇源 杨明 罗军舟 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期2828-2842,共15页
在发布同时包含关系和事务属性的数据(简称为关系-事务数据)时,由于关系数据和事务数据均有可能受到链接攻击,需要同时匿名这两部分的数据.现有的数据匿名技术在匿名化关系-事务数据时会造成严重的数据缺损,无法保障数据可用性.针对此问... 在发布同时包含关系和事务属性的数据(简称为关系-事务数据)时,由于关系数据和事务数据均有可能受到链接攻击,需要同时匿名这两部分的数据.现有的数据匿名技术在匿名化关系-事务数据时会造成严重的数据缺损,无法保障数据可用性.针对此问题,提出了(k,l)-多样化模型,通过等价类上的l-多样化约束和事务数据上的k-匿名约束来保证用户隐私不被泄露.在此基础上,设计并实现了APA和PAA两种满足该模型的匿名算法,以不同的顺序对关系-事务数据进行匿名,并提出了相应的数据缺损评估方法.实际公开数据集上的实验结果表明,与现有的数据匿名技术相比,APA和PAA能够在保护用户隐私的前提下,以更低的数据缺损和更高的效率完成对关系-事务数据的匿名. 展开更多
关键词 数据匿名 隐私泄露 K-匿名 l-多样化 关系-事务数据
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面向事务型数据隐私保护的p-剖分l-多样化算法 被引量:1
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作者 吴英杰 王一蕾 +1 位作者 廖尚斌 王晓东 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期551-558,共8页
目前关于隐私保护数据发布的研究大多是面向低维的关系型数据,其相关模型及算法无法直接用于解决稀疏的高维事务型数据发布中可能存在的隐私泄露问题.本文以剖分技术为基础,设计出一个面向隐私保护事务型数据发布的p-剖分l-多样化匿名算... 目前关于隐私保护数据发布的研究大多是面向低维的关系型数据,其相关模型及算法无法直接用于解决稀疏的高维事务型数据发布中可能存在的隐私泄露问题.本文以剖分技术为基础,设计出一个面向隐私保护事务型数据发布的p-剖分l-多样化匿名算法.算法通过计算事务型数据中属性间的均方列联系数将高维属性集剖分成互不相交的p个属性子集,而后对事务型数据进行记录划分,使记录划分后的事务型数据关于p个属性子集满足l-多样化的要求.实验对匿名前后事务型数据的关联规则挖掘结果进行比较分析.理论分析和实验结果表明,本文的算法可安全地实现事务型数据发布的隐私保护,同时保证发布数据的可用性较高. 展开更多
关键词 隐私保护 事务型数据 p-剖分 l-多样化 关联规则挖掘
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一种基于散列技术的隐私保护算法
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作者 阮小温 吴英杰 王晓东 《福建电脑》 2009年第12期11-12,共2页
数据发布中的隐私保护问题已成为近年来数据管理领域的一个研究热点。本文以l-多样化模型为基础,提出一个唯一性l-多样化的模型,并设计出基于该模型的匿名算法,算法通过散列技术来实现数据匿名和l-多样化。基于真实数据集的仿真实验表明... 数据发布中的隐私保护问题已成为近年来数据管理领域的一个研究热点。本文以l-多样化模型为基础,提出一个唯一性l-多样化的模型,并设计出基于该模型的匿名算法,算法通过散列技术来实现数据匿名和l-多样化。基于真实数据集的仿真实验表明,本文提出的算法较同类算法在信息损失和运行时间上均有较好的效果。 展开更多
关键词 隐私保护 匿名 l-多样化 散列 唯一性l-多样化
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