刘善成 作品数:6 被引量:32 H指数:4 供职机构: 江苏大学计算机科学与通信工程学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 江苏省自然科学基金 国家教育部博士点基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 更多>>
基于敏感性分级的(α_i,k)-匿名隐私保护 被引量:5 2011年 (α,k)-匿名模型未考虑敏感属性不同取值间的敏感性差异,不能很好地抵御同质性攻击。同时传统基于泛化的实现方法存在效率低、信息损失量大等缺点。为此,提出一种基于敏感性分级的(αi,k)-匿名模型,考虑敏感值之间的敏感性差异,引入有损连接思想,设计基于贪心策略的(αi,k)-匿名聚类算法。实验结果表明,该模型能抵御同质性攻击,是一种有效的隐私保护方法。 金华 张志祥 刘善成 鞠时光关键词:隐私保护 泛化 面向多敏感属性医疗数据发布的隐私保护技术 被引量:8 2011年 针对目前多敏感属性医疗数据发布问题,在分析多维桶分组技术的基础上,继承了有损连接对隐私数据进行保护的思想,提出了一种基于相同敏感属性集的L-覆盖性聚类分组方法。首先计算每条记录的相同敏感属性集,然后按照聚类的思想将满足L-覆盖性的记录进行分组。同时给出了L-覆盖性聚类分组的实现算法(LCCG)。实际数据集上的大量实验结果表明,该方法可以有效防止隐私泄露,同时增强数据的可用性。 金华 刘善成 鞠时光关键词:数据发布 聚类 数据发布中面向多敏感属性的隐私保护技术 被引量:5 2011年 针对多敏感属性数据发布中存在的隐私泄露问题,在分析多维桶分组技术的基础上,继承了基于有损连接对隐私数据进行保护的思想,提出了一种(g,l)-分组方法,首先对多敏感属性根据各自的敏感度进行分组,然后将分组数作为多维桶的各个维的维数。同时还给出了两种不同的线性时间的分组算法:一般(g,l)-分组算法(GGLG)和最大敏感度优先算法(MSF)。实际数据集上的大量实验结果表明,该方法可以明显地减少隐私泄露,增强数据发布的安全性。 刘善成 金华 鞠时光关键词:数据发布 敏感度 面向统计应用的隐私保护发布 2011年 现有的隐私保护模型多为通用发布方法,基于信息损失率的评价方法在具体应用中并不能很好地反映数据的发布质量。面向统计应用提出了一种基于交互的序列表发布模型,结合用户查询需求基于QI相容类最小覆盖,在不割裂QI和敏感属性的基础上进行数据发布。实验结果表明,该模型对于大数据集的隐私保护发布具有很高的查准率。 金华 鞠时光 兰丽辉 刘善成关键词:数据发布 隐私保护 统计应用 用户交互 数据发布中的隐私保护研究综述 被引量:15 2010年 如何在发布涉及个人隐私的数据时保证敏感信息不泄露,同时又能最大程度地提高发布数据的效用,是隐私保护中面临的重大挑战。近年来国内外学者对数据发布中的隐私保护(privacy-preserving data publishing,PPDP)进行了大量研究,适时地对研究成果进行总结,能够明确研究方向。对数据发布领域的隐私保护成果进行了总结,介绍了常用的隐私保护模型和技术、隐私度量标准和算法,重点阐述了PPDP在不同场景中的应用,指出了PPDP可能的研究课题和应用前景。 兰丽辉 鞠时光 金华 刘善成关键词:数据发布 隐私保护 匿名技术 信息度量 基于d-邻域子图匿名的社会网络隐私保护 被引量:3 2011年 社会网络分析可能会侵害到个体的隐私信息,需要在发布的同时进行隐私保护。针对社会网络发布中存在的邻域攻击问题,提出了基于超边矩阵表示的d-邻域子图k-匿名模型。该模型采用矩阵表示顶点的d-邻域子图,通过矩阵的匹配来实现子图的k-匿名,使得匿名化网络中的每个节点都拥有不少于k个同构的d-邻域子图。实验结果表明该模型能够有效地抵制邻域攻击,保护隐私信息。 金华 张志祥 刘善成 鞠时光关键词:社会网络 隐私保护 K-匿名