面向数据发布的隐私保护模型及参数优选方法

doi:10.19678/j.issn.1000-3428.0056305

计算机工程 ›› 2021, Vol. 47 ›› Issue (5): 124-130. doi: 10.19678/j.issn.1000-3428.0056305

面向数据发布的隐私保护模型及参数优选方法

徐雅斌^1,2,3, 郭昊³

1. 网络文化与数字传播北京市重点实验室, 北京 100101;
2. 北京信息科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心, 北京 100101;
3. 北京信息科技大学计算机学院, 北京 100101

收稿日期:2019-10-15 修回日期:2020-01-15 发布日期:2020-05-12
作者简介:徐雅斌(1962-),男,教授,主研方向为数据安全、隐私保护;郭昊,硕士研究生。
基金资助:
国家自然科学基金（61672101）；网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题（ICDDXN004）；信息网络安全公安部重点实验室开放课题（C18601）。

Privacy Protection Model and Parameter Optimization Method for Data Dissemination

XU Yabin^1,2,3, GUO Hao³

1. Beijing Key Laboratory of Internet Culture and Digital Dissemination Research, Beijing 100101, China;
2. Beijing Advanced Innovation Center for Materials Genome Engineering, Beijing Information Science and Technology University, Beijing 100101, China;
3. School of Computer, Beijing Information Science and Technology University, Beijing 100101, China

Received:2019-10-15 Revised:2020-01-15 Published:2020-05-12

摘要/Abstract

摘要： 为更好地对待发布数据进行隐私保护，构建综合k-匿名、l-多样性和t-闭合方法的匿名化隐私保护模型。利用该模型能够选择最适合的隐私保护方法，并优选对应的隐私保护参数，达到数据提供者所期望的隐私保护效果，满足数据使用者对可用性的要求。实验结果表明，该方法不仅可以找到相对较优的参数值，而且能够有效满足具有不同身份和应用需求的用户对数据发布的要求。

关键词: 隐私保护, 数据发布, 匿名化, k-匿名, l-多样性, t-闭合, 参数优选

Abstract: In order to improve the privacy protection for data to be published,this paper proposes a privacy protection model integrating k-anonymity,l-diversity and t-closure methods.The model can assist in the selection of the most suitable privacy protection method,and the optimization of the corresponding privacy protection parameters,meeting the privacy protection requirements of data providers and availability requirements of data consumers.Experimental results show that the proposed method can find relatively optimized parameter values,and satisfy users with different identities and application requirements for data dissemination.

Key words: privacy protection, data dissemination, anonymity, k-anonymity, l-diversity, t-closeness, parameter optimization

中图分类号:

TP309

徐雅斌, 郭昊. 面向数据发布的隐私保护模型及参数优选方法[J]. 计算机工程, 2021, 47(5): 124-130.

XU Yabin, GUO Hao. Privacy Protection Model and Parameter Optimization Method for Data Dissemination[J]. Computer Engineering, 2021, 47(5): 124-130.

https://www.ecice06.com/CN/Y2021/V47/I5/124

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