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2017-08-21 发布于北京
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第41卷第l期计算机工程 2015年1月 V01．41No．1 2015 ComputerEngineering January ·安全技术· 文章编号：100013428(2015)01-0139-04文献标识码：A 中图分类号：TP309 基于聚类的高效(K，L)．匿名隐私保护柴瑞敏，冯慧慧 (辽宁工程技术大学电子与信息工程学院，辽宁葫芦岛125105) 摘要：为防止发布数据中敏感信息泄露，提出一种基于聚类的匿名保护算法。分析易被忽略的准标识符对敏感属性的影响，利用改进的K—means聚类算法对数据进行敏感属性聚类，使类内数据更相似。考虑等价类内敏感属性的多样性，对待发布表使用(K，L)一匿名算法进行聚类。实验结果表明，与传统K一匿名算法相比，该算法在实现隐私保护的同时，数据信息损失较少，执行时间较短。关键词：(K，L)一匿名；敏感属性；隐私保护；信息损失；聚类；K—means算法英文引用格式：chai ProtectionBasedon Ruimin，FengHuihui．Efficient(K，L)-anonymousPrivacy ComputerEngineering，2015，4l(1)：139—142． ProtectionBasedon E筇icient(K，L)-anonymousPriVacy Clustering CHAI Huihui Ruimin．FENG 125 ofE1ectronicandInformation Technical 1 (School UniVersity，Huludao05，China) Engineering，Liaoning a Inorderto sensitjveinformationintherelease forwardkindof data，this puts 【Abstract】 prevent 1eakage paper basedon takestheoverlookedinnuncesofidentifiertosensitiVeattributes anonymousprotectionalgorithm clustering．It into thesensitiveattributeof makesthemodifiedk—means tothis account，clusters apply data，and clusteringalgorithm makethedatamoresimilarinclass．Ituses