S-相似性:基于动态数据库的k-匿名模型改进
K-匿名模型能很好的保护公开信息的隐私安全,自该模型被提出至今已经得到了快速的发展。目前k-匿名在动态数据库中的应用发展比较缓慢,较为广泛引用的模型有m-invariance模型、l-scarcity模型、incremental-only模型等。其中m-invariance模型存在数据使用效率低,很难支持实时更新,隐私保护对象有限等问题。本文详细分析了m-invariance模型所存在的缺陷,并基于这些缺陷给出了改进模型,命名为S-相似性模型。该模型是将新增的记录插入到有记录被删减的等价类中的方法进行匿名处理,使k-匿名模型更适合在动态数据库中应用。
S-相似性 m-invariance 动态数据库 k-匿名模型 信息安全
宋玉 李浩 王波
云南大学信息学院 昆明 650091 云南大学软件学院 昆明 650091
国内会议
昆明
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2010-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）